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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。

2026-07-27 至 2026-07-27 共收录 4 信号源:cs.CV, eess.IV, cs.MM

1. 视频生成 2 篇

2512.05394 2026-07-27 cs.CV 版本更新 70%

Delving into Latent Spectral Biasing of Video VAEs for Superior Diffusability

深入探究视频VAE的潜在频谱偏置以实现更优的可扩散性

Shizhan Liu, Xinran Deng, Zhuoyi Yang, Jiayan Teng, Xiaotao Gu, Jie Tang

机构 * Zhipu AI, Beijing, China(智谱AI,北京,中国) Tsinghua University, Beijing, China(清华大学,北京,中国) University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China(中国科学院大学,北京,中国)

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

AI总结 本文通过统计分析发现视频VAE潜在空间的频谱特性对扩散训练至关重要,提出局部相关正则化和潜在掩码重建两种轻量级正则化器,实现3倍收敛加速和10%视频奖励提升。

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2506.08797 2026-07-27 cs.CV 版本更新 57%

HunyuanVideo-HOMA: Generic Human-Object Interaction in Multimodal Driven Human Animation

混元视频-HOMA:多模态驱动人体动画中的通用人机交互

Ziyao Huang, Zixiang Zhou, Juan Cao, Yifeng Ma, Yi Chen, Zejing Rao, Zhiyong Xu, Hongmei Wang, Qin Lin, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Tencent Hunyuan(腾讯混元)

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

AI总结 针对人体-物体交互视频生成的局限,提出混元视频-HOMA弱条件多模态驱动框架,通过稀疏解耦运动引导等方法,将外观和运动信号编码融合,经优化训练,在弱监督下性能达先进水平,还具文本生成和物体操纵通用性。

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2. 视频扩散模型 1 篇

2606.10135 2026-07-27 cs.CV cs.AI 版本更新 57%

BiWM: Advancing Open-Source Interactive Video World Models with Bidirectional Autoregression

BiWM:利用双向自回归推进开源交互式视频世界模型

Shaohao Rui, Xiaofeng Mao, Zhanyu Zhang, Peijia Lin, Yansong Zhu, Yibo Zhang, Haibin Wan, Zhangrui Zhao, Weijie Ma

机构 * LynnReal AI Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Fudan University(复旦大学)

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

AI总结 提出BiWM框架,通过双向自回归范式将预训练视频骨干转化为交互式世界模型,仅需两阶段训练(微调+分布匹配蒸馏),支持多尺度模型和长程生成,优于现有因果流水线。

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3. 长视频与时序推理 1 篇

2607.20368 2026-07-27 cs.CV 版本更新 83%

Self Gradient Forcing: Native Long Video Extrapolation

自梯度强制:原生长视频外推

Junhao Zhuang, Shiyi Zhang, Yuxuan Bian, Yaowei Li, Yawen Luo, Yijun Liu, Weiyang Jin, Songchun Zhang, Xianglong He, Xuying Zhang, Haoran Li, Haoyang Huang, Zeyue Xue, Nan Duan

机构 * Joy Future Academy(京东探索研究院)

专题命中 长视频与时序推理 :long video(title);video generation(abstract);video diffusion(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究针对自回归视频扩散方法的历史上下文梯度差距问题,提出自梯度强制(SGF)两阶段训练策略,利用未来视频潜变量损失监督模型将上下文编码为有效因果记忆,在长视频外推实验中效果优于自强制。

Comments Project page: https://zhuang2002.github.io/SelfGradientForcing/

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