视频大模型

GeoFlow: Efficient Driving Video Generation via Geometry-Aligned Priors

GeoFlow：基于几何对齐先验的高效驾驶视频生成

Jiazheng Liu, Hang Li, Jiawei Zhang, Jiahe Li, Xiaohan Yu, Shengyin Fan, Jin Zheng, Xiao Bai

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； Tianyi Transportation Technology Co., Ltd（天宜交通科技有限公司） ； Jiangxi Research Institute, Beihang University（北京航空航天大学江西研究院） 纠错

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

AI总结 GeoFlow是一款新型驾驶视频生成框架，通过构建几何对齐先验分布替代标准高斯噪声初始化，可提升生成效率与少步生成质量，减少推理步骤。

Comments Accepted at ECCV 2026

Beyond Trial-and-Error: Agentic Optimization for Image-to-Video Adherence

超越试错：面向图像到视频一致性的智能体优化

Aman Tyagi, Hemanth Boinpally, Jonathan Chen, Douglas Gebert, Steven Hickson

机构 * Google Cloud（谷歌云） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 针对图像到视频模型试错效率低的问题，提出Agentic Self-Improvement框架，通过两阶段优化提升视频与文本一致性，生成视频胜率达69%，为视频生成模型提供实用可控的优化方法。

LoSA: Near-Lossless Sparse Attention for Training-Free Video Diffusion Acceleration

LoSA：用于无训练视频扩散加速的近无损稀疏注意力

Enhuai Liu, Yunke Wang, Yutong Wang, Changming Sun, Chang Xu

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

AI总结 LoSA是一种无训练稀疏注意力方法，通过固定99%的注意力质量阈值移除冗余计算，在多款视频扩散Transformer上实现最高3.2倍加速，且速度-质量权衡优于现有基线。

From Synthesis to Removal: Physics-Grounded Reflection Simulation and Diffusion-Based Video Dereflection

从合成到去除：基于物理的反射模拟与基于扩散的视频去反射

Zepeng Wang, Jiagao Hu, Fuhao Li, Yuxuan Chen, Fei Wang, Daiguo Zhou

机构 * Xiaomi Inc.（小米公司） ； MiLM Plus 纠错

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

AI总结 该研究针对视频反射去除数据与模型缺失问题，提出闭环框架S2R，含基于物理的反射模拟、首个扩散式视频去反射模型及专用基准，实现了更优性能与更快推理。

Comments Project page: https://codingwzp.github.io/VideoDereflection_S2R

Generative Video Compression Based on Hierarchical Referencing

基于分层参考的生成式视频压缩

Daowen Li, Ding Ding, Zifu Zhang, Kai Li, Ying Chen

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出基于分层参考的生成式视频压缩方法GVCHR，通过分层结构优化潜在编码与生成重建，在多个基准数据集上较现有最优方法实现LPIPS和DISTS指标下50.5%、54.0%的BD-rate增益，视觉质量显著提升。

Foresight Without Seeing: Latent Futures for World Action Models

无视觉前瞻：面向世界动作模型的潜在未来

Jiakai Huang, Zhongbo Wu, Zheng Zhang, Zihan Wang, Shan You, Tao Huang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ACE Robotics（ACE机器人公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：video generation(abstract)

AI总结 本文提出ForeWAM，一种动力学条件下的直接策略WAM，通过Future-KV和动力学寄存器在无需显式生成未来视频的情况下，使直接策略WAMs兼具高效动作预测与预测动力学暴露能力，在LIBERO和LIBERO-Plus上取得高成功率。

Comments 12 pages, 3 figures

Avatar-Forever: Decoupled Parallel Training for High-Quality Real-Time Infinite Avatars

Avatar-Forever：用于高质量实时无限虚拟形象的解耦并行训练

Ruibin Li, Tao Yang, Zhiyuan Ma, Fangzhou Ai, Shilei Wen, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； ByteDance（字节跳动） ； AMD（超威半导体公司） 纠错

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

AI总结 Avatar-Forever是一种解耦并行训练框架，通过双分支设计与ForeverCache机制，在单张H100 GPU上实现27.2 FPS的768x512音频驱动无限虚拟形象生成，保障质量与效率，推进稳定数字人研究。