视频大模型

BLUE: Semantics-Preserving Video Compression for Efficient Vision-Language Surveillance Analytics

BLUE：用于高效视觉语言监控分析的语义保留视频压缩

Shubham Baid, Akash James, Sahil Chachra, Nishant Sinha, Kunal Kislay

机构 * KGraph AI Solutions Pvt. Ltd.（KGraph AI解决方案私人有限公司） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 研究持续监控视频给企业视频分析系统带来的负担问题，提出BLUE固定摄像头监控压缩方法，在VIRAT和CHAD数据集上实验，结果表明该方法能在保留VLM语义性能时降低带宽和推理成本。

Comments 17 pages, 10 figures, 6 tables

StreamHOI: Interaction-aware Temporal Memory Adaptation for Streaming HOI Video Generation

StreamHOI：用于流式HOI视频生成的交互感知时间记忆适应

Zejing Rao, Haoxian Zhang, Xiaoqiang Liu, Yiping Meng, Guoxin Zhang, Pengfei Wan, Fan Tang, Tong-Yee Lee

机构 * Kling AI Research（克林人工智能研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National Cheng Kung University（国立成功大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有HOI视频生成方法不适用于实时交互应用的问题，提出StreamHOI框架。通过分析Transformer块的历史记忆偏好，进行离线分析与偏差引导训练，并引入内存距离缩放模块，实现高效长时HOI视频生成，兼具多种优势且效率高。

Comments Code and models are available at https://github.com/KlingAIResearch/StreamHOI

Vera: Identity-Faithful Human Subject-to-Video Generation

Vera：身份忠实的人类主体到视频生成

Yulong Xu, Xinyue Liu, Shujuan Li, huafeng shi, Yan Zhou, Jiwen Liu, Xintao Wang, Yu Shen Liu, Huaibo Huang

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title)；分类 cs.CV

AI总结 针对主体到视频生成中人类身份一致性不足问题，提出Vera框架，通过构建百万对身份对齐数据集，引入身份聚焦掩码监督和参考感知分层注意力两种设计，提升了身份一致性、主体绑定及运动自然性等。

OSVE: One Step Video Editing with One Step Diffusion Models

OSVE：使用单步扩散模型进行单步视频编辑

Habin Lim, Gyeong-Moon Park

机构 * Korea University（韩国大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对扩散模型文本引导视频编辑慢的问题，提出OSVE框架。通过训练可学习编码器预测初始噪声，引入UFE技术及滑动窗口策略保持一致性，实现高质量视频编辑，速度比现有方法快约155 - 171倍。

KineBench: Benchmarking Embodied World Models via IDM-Free Kinematic Grounding

KineBench：通过无逆动力学模型的运动学基础对具身世界模型进行基准测试

Zeyu Liu, Zhangzhe Zhu, Yang Zhang, Chenyou Fan, Chenjia Bai, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen Research Institute of Northwestern Polytechnical University（西北工业大学深圳研究院） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究旨在评估具身世界模型物理一致性，提出无逆动力学模型的KineBench基准测试。利用级联视觉基础模型提取姿态，在物理模拟器中闭环验证，纳入运动学指标，基于ManiSkill3的任务评估EWMs，揭示任务复杂度受限的非线性缩放，为数据缩放策略提供指导。

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HeadCast: Casting Attention Heads for Efficient Autoregressive Video Generation

HeadCast：为高效自回归视频生成分配注意力头

Jinliang Shen, Lianghao Su, Zheming Li, Kang He, ZiLiang Lai, Yanbing Jiang, Chengru Song

机构 * KlingAI Research（克林人工智能研究公司） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video generation(title)；video diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对自回归视频扩散模型注意力成本高的问题，提出HeadCast框架，基于预训练模型注意力头行为进行一次性分类，重组KV缓存，保留全局头，在不同分辨率下有效加速推理且保持质量，减少闪烁。

SafeGen: Goal-Conditioned Video Diffusion of Safety-Critical Scenarios for VLM-Based Autonomous Driving

SafeGen：基于视觉语言模型的自动驾驶安全关键场景的目标条件视频扩散

Jiangfan Liu, Zexuan Cui, Tianyuan Zhang, Zonglei Jing, Zonghao Ying, Yaoyuan Zhang, Jiakai Wang, Xiaoqi Jiang, Aishan Liu, Xianglong Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Chery Automobile Co., Ltd.（奇瑞汽车股份有限公司） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(title)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对VLM在自动驾驶系统中的应用，提出SafeGen框架，将场景生成设为目标条件扩散过程，引入上下文接地最终状态推理和最终状态条件下的视频演化，实验表明该框架能提升评判得分，微调后可提高真实驾驶场景性能。

Geospatial Diffusion-based Evolution Synthesis (GeoDES) for Storm-Centered Weather Augmentation

基于地理空间扩散的风暴中心天气增强演化合成（GeoDES）

Sonia Cromp, Satya Sai Srinath Namburi GNVV, Youran Wang, Grace Kisslinger, Frederic Sala, James Booth, Allegra LeGrande

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对机器学习天气模型预测风暴结构难题，提出基于地理空间扩散的演化合成（GeoDES）模型，该模型能合成高保真天气事件，经评估在关键指标上优于先前方法，可用于测试预测模型和扩展气象数据集。

Comments 31 pages, 11 figures