视频大模型

Temporal Concentration from Rollout Errors: Implicit Preference Optimization for Text-to-Video Diffusion

基于回退误差的时间集中：文本到视频扩散的隐式偏好优化

Henglin Liu, Fangyuan Kong, Jing Wang, Yizhou Lin, Nisha Huang, Chang Liu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kun Gai, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 针对文本到视频扩散模型的时间稀疏伪影问题，本文提出集中式隐式偏好优化（cIPO）框架，通过回退误差推导隐式偏好信号，将优化集中于高误差片段，有效提升了视频的真实性与时间连贯性。

Comments project page: https://henglin-liu.github.io/cIPO_vis/

CachedSearch: Training-Free Cached Exploration for Test-Time Search in Video Diffusion

CachedSearch：用于视频扩散测试时搜索的免训练缓存探索

Shreshth Saini, Neil Birkbeck, Yilin Wang, Balu Adsumilli, Alan C. Bovik

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 研究视频扩散测试时搜索中缓存对候选者排名的影响，提出CachedSearch方法，通过积极缓存探索候选者，仅全计算时重生成获胜者，在多模型多系列中有效提升效率，以低成本获高增益，且免训练、与验证器无关，可用于测试时扩展。

Generative Relightable Avatars

生成式可重光照虚拟化身

Kunwar Maheep Singh, Christian Theobalt, Rishabh Dabral

机构 * Max Planck Institute for Informatics, Saarland Informatics Campus（马克斯·普朗克信息学研究所，萨尔兰信息学园区） 纠错

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

AI总结 提出生成式可重光照虚拟化身（GRA），结合物理光照与概率细化，实现全身人物的自由视角渲染和环境图重光照，在感知质量上优于现有方法。

Comments Project Page: https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/GRA/

Chimera: Designing and Chinchilla-Scaling Hybrid Visual Diffusion Transformers

Chimera：设计与遵循Chinchilla缩放规律的混合视觉扩散Transformer

Chongjian Ge, Hanwen Jiang, Tianyu Wang, Jiuxiang Gu, Yiran Xu, Ziwen Chen, Shaoteng Liu, Jing Shi, Yicong Hong, Zefan Cai, Hailin Jin, Hao Tan

机构 * Adobe Research（奥多比研究院） 纠错

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

AI总结 Chimera是一款混合视觉扩散骨干网络，结合KDA、MLA等模块与HeteroP缩放方案，训练出11B参数（2B激活）的模型，在计算效率、视频泛化等方面优于基线，为长上下文扩散架构设计提供基础。

Comments 40 pages

Articulated Object Reconstruction from Rest-State Observation

从静止状态观测的关节对象重建

Daeun Lee, Jaeah Lee, Woosung Kim, Haebeom Jung, Jaesik Park

机构 * Seoul National University（首尔大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对需多关节状态运动观测的现有关节对象重建方法的局限，提出从单一静止闭合配置重建关节对象的方法，通过显式网格融合多模型输出，结合视频扩散模型实现无运动观测下的关节参数估计，性能与多种基线相当。

Comments ECCV 2026