视频大模型

UniWorld-View: Large-Baseline View Synthesis via Video Diffusion Models

UniWorld-View：基于视频扩散模型的大基线视图合成

Haiyang Zhou, Wangbo Yu, Chaoran Feng, Xunyu Zhou, Yonghong Tian, Li Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； Rabbitpre AI 纠错

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

AI总结 UniWorld-View 是结合显式 3D 指导与视频扩散建模的统一框架，可从单目输入实现可控大基线新视图合成，在基准测试中展现出优异的可控性、几何一致性与视觉保真度。

Comments Project Homepage: https://zhouhyocean.github.io/uniworld-view/ Code: https://github.com/PKU-YuanGroup/UniWorld-View

AdaCorrection: Adaptive Offset Cache Correction for Accurate Diffusion Transformers

AdaCorrection: 用于准确扩散变换器的自适应偏移缓存校正

Dong Liu, Yanxuan Yu, Ben Lengerich, Ying Nian Wu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaCorrection框架，通过自适应偏移缓存校正提升扩散变换器的生成质量与缓存复用效率，减少计算开销并保持高保真度。

From Understanding to Erasing: Towards Complete and Stable Video Object Removal

从理解到擦除：迈向完全且稳定的视频对象移除

Dingming Liu, Wenjing Wang, Chen Li, Jing Lyu, Haotian Dong

机构 * Peking University（北京大学） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉） 纠错

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

AI总结 本文提出通过外部和内部指导机制，结合视觉基础模型与视频扩散模型，提升视频对象移除的物理和语义理解能力，实现清晰且连贯的移除效果，并建立首个真实世界基准测试。

Comments Code: https://github.com/WeChatCV/UnderEraser

Seeking Physics in Diffusion Noise

在扩散噪声中寻求物理规律

Chujun Tang, Lei Zhong, Fangqiang Ding

机构 * Brown University（布朗大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究通过分析预训练扩散变换器的中间去噪表示，发现物理合理与不合理视频在中层特征空间部分可分离，提出渐进轨迹选择策略提升物理一致性并降低推理成本。

Comments 15 pages

Place-it-R1: Unlocking Environment-aware Reasoning Potential of MLLM for Video Object Insertion

Place-it-R1: 解锁多模态大语言模型在视频物体插入中的环境感知推理潜力

Bohai Gu, Taiyi Wu, Dazhao Du, Jian Liu, Shuai Yang, Xiaotong Zhao, Alan Zhao, Song Guo

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tencent Video（腾讯视频） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 Place-it-R1通过多模态大语言模型的环境感知推理能力，实现物理一致的视频物体插入，提供两种模式以平衡保真度与合理性。

Comments https://nevsnev.github.io/Place-it-R1/