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AI 大模型

视频大模型

视频理解、视频生成、视频语言模型和时序视觉推理。

2026-07-23 至 2026-07-23 共收录 5 信号源:cs.CV, eess.IV, cs.MM

1. 视频扩散模型 5 篇

2607.20125 2026-07-23 cs.CV cs.LG 新提交 79%

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)

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。

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2607.14595 2026-07-23 cs.CV 版本更新 79%

MagicPrompt: Ultra-Lightweight Prompt Tuning for Video Generation

MagicPrompt:用于视频生成的超轻量级提示调整

Yinhan Zhang, Dingwei Tan, Xianghao Kong, Yue Ma, Yeying Jin, Anyi Rao

机构 * HKUST(香港科技大学) HKUST(GZ)(香港科技大学(广州)) Tencent(腾讯)

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

AI总结 研究针对大规模视频扩散模型下游任务微调计算成本高的问题,提出MagicPrompt轻量级框架。采用注意力嵌入提示调整和双空间奖励反馈优化,在可训练参数不到1%时达竞争性能,显著降低训练成本。

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2605.30116 2026-07-23 cs.CV cs.LG 版本更新 79%

SGMD: Score Gradient Matching Distillation for Few-Step Video Diffusion Distillation

SGMD: 得分梯度匹配蒸馏用于少步视频扩散蒸馏

Zhuguanyu Wu, Ruihao Gong, Yang Yong, Yushi Huang, Xiangyu Fan, Lei Yang, Dahua Lin, Xianglong Liu

机构 * Beihang University(北京航空航天大学) SenseTime Research(商汤科技研究院) Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学)

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

AI总结 针对分布匹配蒸馏在少步视频扩散中训练昂贵且运动动态保守的问题,提出得分梯度匹配蒸馏(SGMD),通过直接优化假得分朝向教师并使用教师停止梯度Fisher作为稳定目标,实现约3倍训练加速并显著提升运动动态。

Comments ICML 2026

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2607.19701 2026-07-23 cs.CV 新提交 74%

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)

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。

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2607.19522 2026-07-23 cs.LG cs.CV 新提交 57%

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

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