视频大模型

VGI-BENCH: Probing Visual Intelligence in Video Generation Models

VGI-BENCH：探究视频生成模型的视觉智能

Xuan He, Cong Wei, Yuhao Cheng, Linrui Ma, Yuxuan Zhang, Zuojun Li, Yuhao Wen, Zeyi Liu, Yuren Hao, Songcheng Cai, Keming Wu, Penghui Du, Kai Zou, Rui Yang, Chenkai Sun, Ke Yang, Ping Nie, Kelsey R Allen, Chenglong Wang, Michel Galley, Jianfeng Gao, ChengXiang Zhai

机构 * University of Illinois Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（矢量研究所） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Etude AI 纠错

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

AI总结 本研究推出VGI-bench基准，含27项任务810个实例，评估视频生成模型视觉推理能力，发现最强模型Seedance~2.0仅达51.0%，将推动下一代视频生成模型发展。

OmniCamera: A Unified Framework for Multi-task Video Generation with Arbitrary Camera Control

OmniCamera：一个统一的多任务视频生成框架，支持任意相机控制

Yukun Wang, Ruihuang Li, Jiale Tao, Shiyuan Yang, Liyi Chen, Zhantao Yang, Handz, Yulan Guo, Shuai Shao, Qinglin Lu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Hunyuan, Tencent（腾讯混元） ； CityU（香港城市大学） ； PolyU（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 OmniCamera通过显式解耦场景内容与相机运动，实现灵活的视频生成，提出混合数据集和双阶段课程协同训练策略，提升多任务学习性能。

SparSTAR: Sparse Attention for SpaceTime AutoRegressive Video Synthesis

SparSTAR：用于时空自回归视频合成的稀疏注意力机制

Jongbeom Lee, Hyunwoo Yu, Jincheol Yang, Jaemin Choi, Suk-Ju Kang

专题命中 视频生成 ：video generation(abstract)；text-to-video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对InfinityStar视频合成中高成本注意力与不可靠稀疏模式问题，提出无需训练的SparSTAR块稀疏注意力，在720p生成任务中实现约1.6倍加速且保持高保真度。

ChronoAgentic: A Code-based Multi-Agent World Simulator for Physically Grounded Simulation Construction

编码智能体作为世界模拟器

Hongyu Wang, Jingquan Wang, Ashvin Anilkumar, Bocheng Zou, Radu Serban, Dan Negrut

机构 * Department of Mechanical & Aerospace Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校机械与航空航天工程系） ； School of Computer, Data, and Information Sciences, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机、数据与信息科学学院） 纠错

专题命中 视频生成 ：text-to-video(abstract)

AI总结 提出一个通过可执行模拟代码构建基于物理的世界模型的智能体框架，协调规划、代码生成、视觉审查和物理分析智能体，迭代修正代码以满足物理约束，在物理准确性、指令忠实度和视觉质量上超越视频模型。