视频大模型

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。

SCoPE: Sightline-Coordinate Positional Encoding for Video Diffusion Transformers

RayPE: 用于3D感知视频生成的射线空间位置编码

Minghao Yin, Jiahao Lu, Wenbo Hu, Wang Zhao, Shan Ying, Kai Han

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； ARC Lab, Tencent（腾讯ARC Lab） 纠错

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

AI总结 提出RayPE，通过向自注意力注入6D Plücker坐标编码射线几何关系，提升视频扩散Transformer的3D一致性和相机可控性。

Comments Project page: https://visual-ai.github.io/scope/

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。

Bridging Event Streams and DiT: Event-Guided Video Frame Interpolation

连接事件流与DiT：事件引导的视频帧插值

Guixu Lin, Yuyang Yu, Xiang Ji, Linyao Chen, Zhengwei Yin, Mengshun Hu, Mingdeng Cao, Shengfeng He, Yinqiang Zheng

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于适配器的框架，将事件衍生提示融入预训练图像转视频扩散模型，利用IWEs与双向稀疏光流引导生成，提升视频帧插值质量，效果优于现有SOTA方法。

Comments https://joseph-lin-tech.github.io/BridgeEventDiT-VFI/

TC-Padé: Trajectory-Consistent Padé Approximation for Diffusion Acceleration

TC-Padé：轨迹一致的Padé近似用于扩散加速

Benlei Cui, Shaoxuan He, Bukun Huang, Zhizeng Ye, Yunyun Sun, Longtao Huang, Hui Xue, Yang Yang, Jingqun Tang, Zhou Zhao, Haiwen Hong

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） ； ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） 纠错

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

AI总结 提出轨迹一致的Padé近似方法，通过有理函数建模特征演变，实现低步数下的高效扩散模型加速。

Comments CVPR 2026