视频大模型

Reasoning with Memory: A Temporal Granularity-Adaptive Framework for Training-Free Long Video Understanding

利用记忆进行推理：一种用于免训练长视频理解的时间粒度自适应框架

Linghao Meng, Qiankun Li, Junyuan Mao, Pujin Liao, Zhicheng He, Enbo Zhang, Kun Wang, Yang Liu, Huazhu Fu, Yueming Jin

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（高性能计算研究所，科学、技术与研究机构（A*STAR）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；long video(title,abstract)；video reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对多模态大语言模型长视频理解受限问题，提出ReMem框架，通过双级记忆增强自适应，在查询和视频级别分别处理，能适应不同时间粒度，经实验验证在多个基准测试中实现高效零样本性能，提升模型长视频推理能力。

Comments Accepted by ECCV 2026

Mage-VL: An Efficient Codec-Native Streaming Multimodal Foundation Model

Mage-VL：一种高效的编解码器原生流式多模态基础模型

Senqiao Yang, Kaichen Zhang, Zhaoyang Jia, Jinghao Guo, Yifei Shen, Xinjie Zhang, Xiaoyi Zhang, Haoqing Wang, Xiao Li, Peng Zhang, Xiang An, Yin Xie, Zhening Liu, Xun Guo, Jiahao Li, Shicheng Zheng, Jinglu Wang, Zongyu Guo, Wenxuan Xie, Zihan Zheng, Yuxuan Luo, Bin Li, Yan Lu

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 研究针对标准视觉语言模型在流式感知任务的不足，提出Mage-VL。核心方法是用Mage-ViT选择性编码关键区域，减少视觉令牌消耗。该模型在多模态理解和交互上表现出色，推理速度加快，还有多项关键实证发现。

Comments Project page: https://microsoft.github.io/Mage

Parallel Decoding Distillation for Fast Image and Video Generation

用于快速图像和视频生成的并行解码蒸馏

Neta Shaul, Chao Liu, Arash Vahdat, Julius Berner

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） 纠错

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

AI总结 针对视频扩散或流模型生成计算昂贵问题，提出并行解码蒸馏方法PDD，兼容预训练模型，通过预测多去噪步骤加速生成，在多个数据集上达SOTA性能，提升视频多样性。

Physics-Grounded Fluid Video Generation with a Simulation Dataset and Dual-Stream Optical-Flow Supervision

基于模拟数据集和双流光流监督的物理基础流体视频生成

Ruijie Su, Yuanzhi Liang, Xiaohua Xie, Jianhuang Lai

机构 * Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title)；video diffusion(abstract)

AI总结 研究流体视频生成中模型违反物理原理的问题，构建含模拟与真实视频的数据集，引入双流图像到视频架构，通过光流监督增强模型，提升视频物理常识和质量得分，使模型内化连贯运动先验。

Wonder: Video World Model Done Better

Wonder：改进的视频世界模型

Jiacong Xu, Hanwen Jiang, Zhixin Shu, Kalyan Sunkavalli, Vishal M. Patel, Yiqun Mei

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 Wonder是用于实时相机可控世界探索的通用视频世界模型，通过系统级协同设计，包括新型相机条件设定、高效内存机制等，能合成多样视频，支持视频条件生成，保持长时间的连贯视觉效果。

Comments Project Page: https://wonder-world-model.github.io/

Schrödinger's Cat: Probabilistic Representation and Prediction of Potential Scene Kinematics

薛定谔的猫：潜在场景运动学的概率表示与预测

Timy Phan, Jannik Wiese, Björn Ommer

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

AI总结 研究如何从部分观测预测场景演变，提出GARFIELD概率模型，能学习潜在表示实现轨迹联合采样和运动分布访问，实验显示其在运动规划性能、采样速度及密度估计上优势显著。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://compvis.github.io/schroedingers_cat

Visual prompt engineering for video models

视频模型的视觉提示工程

Robert Geirhos, Yuxuan Li, Thaddäus Wiedemer, Neha Kalibhat, Zi Wang, Mani Malek, Oyvind Tafjord, Kevin Swersky, Been Kim, Priyank Jaini

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

AI总结 研究视频模型能否从视觉提示工程中受益，通过自动修改任务图像提升性能，如视觉物理推理任务。发现视觉提示工程（VIPE）能提高视频推理性能，比传统方法更有效，为提升视频模型视觉推理性能提供简单高效途径。

RDVSv2: A Large-scale Benchmark for RGB-D Video Salient Object Detection

RDVSv2：用于RGB-D视频显著目标检测的大规模基准测试

Tianyu Li, Jiahao He, Keren Fu, Qijun Zhao

机构 * National Key Laboratory of Fundamental Science on Synthetic Vision, Sichuan University（四川大学合成视觉基础科学国家重点实验室） ； College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 介绍用于RGB-D视频显著目标检测的大规模基准测试RDVSv2，其规模大、场景多样。基于SAM2建立强大基线，采用参数高效微调策略联合编码多模态线索，该基线在RDVSv2及现有基准测试中达最优，为相关研究提供资源。

Comments Accepted to ACMMM 2026