视频大模型

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。

Cinematic Compositing Using Character-Environment-Harmonized Video Generation Models

使用角色-环境协调视频生成模型的电影级合成

Tianyi Xiang, Mingming He, Li Ma, Jing Liao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出端到端视频扩散框架，通过三掩码引导和RGB-D联合去噪建模角色与环境的双向物理与光照交互，实现高质量动态视频合成。

Comments Project Page: https://cehcomposition.github.io/demo/

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