视频大模型

In-Context Forcing: Uncovering Context Effects in Autoregressive Video Diffusion

上下文强制：揭示自回归视频扩散中的上下文效应

Lingxiao Yang, Liu Liu, Moran Li, Han Feng, Wenjian Cao, Jiangning Zhang, Ye Shi

机构 * School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯云图实验室） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 针对自回归视频扩散模型依赖干净帧导致的时间一致性差等问题，提出In-Context Forcing方法，通过递减噪声水平的上下文实现自适应指导，兼具时间一致性与动态性，还可并行去噪加速推理，在VBench上性能优于SOTA。

Adaptive-WAM: Quality-Guided Early-Exit Planning from Intermediate Video-Diffusion Features

Adaptive-WAM：基于质量引导的中间视频扩散特征早期退出规划

Sining Ang, Yuguang Yang, Yan Wang

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

AI总结 Adaptive-WAM是基于Wan2.2-5B主干的质量感知多出口规划器，通过动态分配主干深度减少计算量，在NAVSIM、nuScenes等数据集上取得优异规划性能，延迟显著降低。

Sample-Adaptive Latent Rewards for Uncertainty-Guided Diffusion Post-Training

面向不确定性引导的扩散模型后训练的样本自适应潜在奖励

Rui Li, Yuanzhi Liang, Ke Hao, Ziqiao Weng, Haibin Huang, Chi Zhang, XueLong Li

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

AI总结 本文提出\textsc{SURE}框架，含\textsc{SURE-LRM}与\textsc{SURE-REFL}，通过样本自适应潜在奖励与不确定性引导反馈优化扩散模型，在偏好预测、SOTA性能及VBench指标上表现优异。