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

EchoCache: Energy-Guided Cross-Modal Caching for Efficient Audio-Driven Video Generation

EchoCache：面向高效音频驱动视频生成的能量引导跨模态缓存

Jiayu Chen, Xiaoyu Wu, Rongshan Gao, Maoliang Li, Zihao Zheng, Xinhao Sun, Hailong Zou, Guojie Luo, Xiang Chen

机构 * Peking University（北京大学） ； Taiyuan University of Technology（太原理工大学） 纠错

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

AI总结 EchoCache是一种能量引导跨模态缓存框架，通过利用音频时频能量锚点与动态缓存机制，在保持音频驱动视频生成质量的同时，实现了2.46倍的推理加速，优化了延迟-质量权衡。

Comments EchoCache is honored to be accepted by ACM MM 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。