视频大模型

TunerDiT: Training-free Progressive Steering of Diffusion Transformer for Multi-Event Video Generation

TunerDiT: 无需训练的多事件视频生成扩散变压器渐进式引导

Ruotong Liao, Guowen Huang, Qing Cheng, Guangyao Zhai, Lei Zhang, Xun Xiao, Thomas Seidl, Daniel Cremers, Volker Tresp

机构 * Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； MCML ； University of Hamburg（汉堡大学） ； Huawei European Research Institute（华为欧洲研究院） 纠错

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

AI总结 针对长视频多事件生成难题，提出无需额外训练的TunerDiT方法，通过事件分区掩码和跨事件提示融合实现渐进式引导，在8项指标上达到最优。

Comments 17 pages, 13 figures

Veda: Scalable Video Diffusion via Distilled Sparse Attention

Veda: 通过蒸馏稀疏注意力实现可扩展的视频扩散

Shihao Han, Hao Yang, Xinting Hu, Xiaofeng Mei, Yi Jiang, Xiaojuan Qi

机构 * ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出Veda蒸馏稀疏注意力框架，通过统计感知的tile评分和头感知tile选择，在保持生成质量的同时实现视频扩散模型的高效加速。

Comments Accepted to ICML 2026

DriveGen3D: Boosting Feed-Forward Driving Scene Generation with Efficient Video Diffusion

DriveGen3D: 通过高效视频扩散提升前馈驾驶场景生成

Weijie Wang, Jiagang Zhu, Zeyu Zhang, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Guosheng Zhao, Chaojun Ni, Haoxiao Wang, Guan Huang, Xinze Chen, Yukun Zhou, Wenkang Qin, Duochao Shi, Haoyun Li, Yicheng Xiao, Donny Y. Chen, Jiwen Lu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； GigaAI ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Peking University（北京大学） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 提出DriveGen3D框架，结合快速视频扩散Transformer（FastDrive-DiT）和前馈3D重建模块（FastRecon3D），实现高质量、可控的动态3D驾驶场景生成，在长视频和3D一致性上达到最优。

Comments ICME 2026 Oral, Project Page: https://lhmd.top/drivegen3d

Q-ARVD: Quantizing Autoregressive Video Diffusion Models

Q-ARVD: 对自回归视频扩散模型进行量化

Siao Tang, Xinyin Ma, Gongfan Fang, Xingyi Yang, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文针对自回归视频扩散模型（ARVD）的量化问题，提出了一种新的框架Q-ARVD，解决了帧间量化敏感度不平衡和权重中异质性异常模式的问题，从而提高了模型效率。

Comments Code: https://github.com/tsa18/Q-ARVD

Mind the Generative Details: Direct Localized Detail Preference Optimization for Video Diffusion Models

注意生成细节：面向视频扩散模型的直接局部化细节偏好优化

Zitong Huang, Kaidong Zhang, Yukang Ding, Chao Gao, Rui Ding, Ying Chen, Wangmeng Zuo

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Alibaba Group - Taobao & Tmall Group（阿里巴巴集团-淘宝 & 天猫集团） 纠错

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

AI总结 本文提出LocalDPO，一种新的后训练框架，通过从真实视频中构建局部偏好对，并在时空区域层面优化对齐，以提高视频生成的质量和人类偏好评分。

Comments Accepted by CVPR 2026

Focused Forcing: Content-Aware Per-Frame KV Selection for Efficient Autoregressive Video Diffusion

聚焦强制：面向内容的每帧KV选择用于高效的自回归视频扩散

Peiliang Cai, Evelyn Zhang, Jiacheng Liu, Hao Lin, Ruiqi Zhang, Weile Mo, Yue Ma, Shikang Zheng, Jiehang Huang, Dongrui Liu, Linfeng Zhang

机构 * SJTU（上海交通大学） ； SDU（山东大学） ； HUST（华中科技大学） ； UTokyo（东京大学） ； HKUST（香港科技大学） ； SCUT（上海大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种无需训练的KV选择方法，通过结合注意力分数和历史帧的多样性分数，保留最相关和有区别的历史帧，从而在不牺牲质量的情况下提高自回归视频扩散的效率。

AnyFlow: Any-Step Video Diffusion Model with On-Policy Flow Map Distillation

AnyFlow: 任意步视频扩散模型与在线策略流图蒸馏

Yuchao Gu, Guian Fang, Yuxin Jiang, Weijia Mao, Song Han, Han Cai, Mike Zheng Shou

机构 * NVIDIA ； Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 AnyFlow通过优化完整ODE采样轨迹，解决一致性蒸馏在任意步视频生成中的性能退化问题，实现高效在线蒸馏以减少测试时误差。

Comments Project page at https://nvlabs.github.io/AnyFlow/

TrackCraft3R: Repurposing Video Diffusion Transformers for Dense 3D Tracking

TrackCraft3R：将视频扩散变换器重新用于密集3D跟踪

Jisu Nam, Jahyeok Koo, Soowon Son, Jaewoo Jung, Honggyu An, Junhwa Hur, Seungryong Kim

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文提出TrackCraft3R，通过重新利用预训练的视频扩散变换器，实现了基于单目视频的密集3D跟踪，采用双潜表示和时间RoPE对齐设计，提升了跟踪性能和效率。

Comments Project page and code are available at https://cvlab-kaist.github.io/TrackCraft3r/

Single-Shot HDR Recovery via a Video Diffusion Prior

单次曝光HDR恢复通过视频扩散先验

Chinmay Talegaonkar, Jinshi He, Christopher McKenna, Nicholas Antipa

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Creare LLC（Creare公司） 纠错

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

AI总结 本文提出通过视频扩散模型生成曝光序列并融合生成HDR图像，提升单次曝光HDR重建的保真度和可解释性，优于现有方法。

Forcing-KV: Hybrid KV Cache Compression for Efficient Autoregressive Video Diffusion Models

Forcing-KV：用于高效自回归视频扩散模型的混合KV缓存压缩

Yicheng Ji, Zhizhou Zhong, Jun Zhang, Qin Yang, XiTai Jin, Ying Qin, Wenhan Luo, Shuiyang Mao, Wei Liu, Huan Li

机构 * ZJU（浙江大学） ； Video Rebirth（视频重生） ； HKUST（香港科技大学） ； BJTU（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Forcing-KV方法，通过混合KV缓存压缩技术，提升自回归视频扩散模型的生成速度和内存效率，实现高达2.82倍的速度提升。

Comments 10 pages

ChopGrad: Pixel-Wise Losses for Latent Video Diffusion via Truncated Backpropagation

ChopGrad：通过截断反向传播实现基于像素的潜在视频扩散模型

Dmitriy Rivkin, Parker Ewen, Lili Gao, Julian Ost, Stefanie Walz, Rasika Kangutkar, Mario Bijelic, Felix Heide

机构 * Torc Robotics ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ChopGrad，通过截断反向传播减少视频生成的内存消耗，实现高效的像素级损失微调，适用于视频超分辨率、修复和增强等任务。

Comments Project website: https://light.princeton.edu/chopgrad

Beyond Few-Step Inference: Accelerating Video Diffusion Transformer Model Serving with Inter-Request Caching Reuse

超越少量步骤推理：利用跨请求缓存重用加速视频扩散变换器模型服务

Hao Liu, Ye Huang, Chenghuan Huang, Zhenyi Zheng, Jiangsu Du, Ziyang Ma, Jing Lyu, Yutong Lu

机构 * Sun Yat-sen University, China（中山大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出Chorus方法，通过跨请求缓存重用加速视频扩散模型服务，实现45%的速度提升，特别在中间去噪步骤中结合Token-Guided Attention Amplification提升语义对齐。

CRAFT: Video Diffusion for Bimanual Robot Data Generation

CRAFT：基于视频扩散的双臂机器人数据生成

Jason Chen, I-Chun Arthur Liu, Gaurav Sukhatme, Daniel Seita

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 CRAFT通过视频扩散生成双臂机器人演示数据，利用边缘结构线索提升生成多样性与鲁棒性，提升多视角任务的泛化能力。

Memory-V2V: Memory-Augmented Video-to-Video Diffusion for Consistent Multi-Turn Editing

Memory-V2V: 通过记忆增强的视频到视频扩散模型实现一致的多轮编辑

Dohun Lee, Chun-Hao Paul Huang, Xuelin Chen, Jong Chul Ye, Duygu Ceylan, Hyeonho Jeong

机构 * Adobe Research（Adobe研究实验室） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Adobe Internship（Adobe实习） ； Project Lead（项目负责人） 纠错

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

AI总结 Memory-V2V通过引入外部记忆模块，解决多轮视频编辑中的跨轮一致性问题，提升编辑连贯性并保持视觉质量，优于现有基线模型。

Comments Project page: https://dohunlee1.github.io/MemoryV2V

Learning to Generate Rigid Body Interactions with Video Diffusion Models

通过视频扩散模型学习生成刚体交互

David Romero, Ariana Bermudez, Viacheslav Iablochnikov, Hao Li, Fabio Pizzati, Ivan Laptev

机构 * MBZUAI 纠错

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

AI总结 本文提出KineMask方法，通过视频生成实现刚体交互的逼真控制与模拟，结合低级运动控制与高级文本条件，提升动态现象合成能力。

ViFeEdit: A Video-Free Tuner of Your Video Diffusion Transformer

ViFeEdit：一种无需视频的视频扩散变换器调谐器

Ruonan Yu, Zhenxiong Tan, Zigeng Chen, Songhua Liu, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ViFeEdit框架，通过2D图像实现视频生成与编辑，无需视频训练数据，采用架构重参数化解耦空间独立性与全3D注意力，实现高质量视频编辑与生成。

Comments Working in progress, code is at https://github.com/Lexie-YU/ViFeEdit

CamLit: Unified Video Diffusion with Explicit Camera and Lighting Control

CamLit：统一的视频扩散模型，具有显式相机和光照控制

Zhiyi Kuang, Chengan He, Egor Zakharov, Yuxuan Xue, Shunsuke Saito, Olivier Maury, Timur Bagautdinov, Youyi Zheng, Giljoo Nam

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

AI总结 CamLit首次提出统一的视频扩散模型，结合生成新视角和光照重置，通过单张图像、相机轨迹和环境映射生成高质量视频，实现高精度的相机姿态和光照控制。

Comments 11 pages, 6 figures

DiCoDe: Diffusion-Compressed Deep Tokens for Autoregressive Video Generation with Language Models

DiCoDe：扩散压缩深度标记用于语言模型的自回归视频生成

Yizhuo Li, Yuying Ge, Yixiao Ge, Ying Shan, Ping Luo

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

AI总结 DiCoDe利用扩散压缩深度标记，通过自回归语言模型生成视频，实现高效压缩与高质量输出，展示了在视频建模中的潜力。

Comments Project Page: https://liyz15.github.io/DiCoDe

S$^2$Q-VDiT: Accurate Quantized Video Diffusion Transformer with Salient Data and Sparse Token Distillation

S$^2$Q-VDiT: 精确量化视频扩散变换器与显著数据和稀疏令牌蒸馏

Weilun Feng, Haotong Qin, Chuanguang Yang, Xiangqi Li, Han Yang, Yuqi Li, Zhulin An, Libo Huang, Michele Magno, Yongjun Xu

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 S$^2$Q-VDiT通过显著数据选择和稀疏令牌蒸馏提升视频扩散变换器的量化性能，实现无损压缩和加速推理。

Comments Accepted by NeurIPS 2025

SIGMark: Scalable In-Generation Watermark with Blind Extraction for Video Diffusion

SIGMark: 用于视频扩散模型的可扩展生成内水印与盲提取

Xinjie Zhu, Zijing Zhao, Hui Jin, Qingxiao Guo, Yilong Ma, Yunhao Wang, Xiaobing Guo, Weifeng Zhang

机构 * Lenovo Research（联想研究院） 纠错

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

AI总结 SIGMark是一种用于视频扩散模型的可扩展生成内水印框架，通过盲提取技术实现无损水印并提升鲁棒性。

Comments Accepted to ICLR 2026

Model Already Knows the Best Noise: Bayesian Active Noise Selection via Attention in Video Diffusion Model

模型已知最佳噪声：通过注意力的贝叶斯主动噪声选择在视频扩散模型中

Kwanyoung Kim, Sanghyun Kim

机构 * Department of AI Convergence, Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)（人工智能融合系，光州科学技术院） ； Samsung Research（三星研究所） 纠错

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

AI总结 通过注意力机制的贝叶斯主动噪声选择方法，提升视频扩散模型的生成质量与时间一致性。

Comments Cam ready version of ICLR 26

BWCache: Accelerating Video Diffusion Transformers through Block-Wise Caching

BWCache: 通过块级缓存加速视频扩散变换器

Hanshuai Cui, Zhiqing Tang, Zhifei Xu, Zhi Yao, Wenyi Zeng, Weijia Jia

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University, Beijing 100875, China（人工智能学院，北京师范大学，北京） ； Institute of Artificial Intelligence and Future Networks, Beijing Normal University, Zhuhai 519087, China（人工智能与未来网络研究院，北京师范大学，珠海） 纠错

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

AI总结 BWCache通过块级缓存技术加速视频扩散变换器，减少计算冗余，提升生成效率。

Target-Aware Video Diffusion Models

面向目标的视频扩散模型

Taeksoo Kim, Hanbyul Joo

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

AI总结 本文提出一种面向目标的视频扩散模型，通过引入目标掩码和特殊标记提升视频生成中演员与目标的互动准确性，并在两个下游任务中验证其有效性。

Comments ICLR 2026. The project page is available at https://taeksuu.github.io/tavid/

Generative Neural Video Compression via Video Diffusion Prior

基于视频扩散先验的生成神经视频压缩

Qi Mao, Hao Cheng, Tinghan Yang, Libiao Jin, Siwei Ma

机构 * School of Information and Communication Engineering, Communication University of China（信息与通信工程学院，通信大学） ； School of Computer Science, Peking University（计算机学院，北京大学） 纠错

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

AI总结 GNVC-VD通过结合视频扩散先验和序列级去噪，实现了高效的生成神经视频压缩，显著减少了闪烁伪影并提升了感知质量。

Comments accept by CVPR2026

JavisDiT: Joint Audio-Video Diffusion Transformer with Hierarchical Spatio-Temporal Prior Synchronization

JavisDiT：具有层次化时空先验同步的联合音频视频扩散变换器

Kai Liu, Wei Li, Lai Chen, Shengqiong Wu, Yanhao Zheng, Jiayi Ji, Fan Zhou, Jiebo Luo, Ziwei Liu, Hao Fei, Tat-Seng Chua

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 JavisDiT通过层次化时空先验同步机制，实现了高质量的音频视频同步生成，解决了现实场景中的同步评估问题。

Comments Accepted by ICLR 2026. Homepage: https://javisverse.github.io/JavisDiT-page/

Zero-Shot Video Deraining with Video Diffusion Models

无监督视频去雨与视频扩散模型

Tuomas Varanka, Juan Luis Gonzalez, Hyeongwoo Kim, Pablo Garrido, Xu Yao

机构 * University of Oulu（奥卢大学） ； Flawless AI ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种无需合成数据和模型微调的无监督视频去雨方法，通过预训练文本到视频扩散模型，利用注意力切换机制提升动态场景中的去雨效果。

Comments WACV 2026

VMonarch: Efficient Video Diffusion Transformers with Structured Attention

VMonarch：具有结构注意力的高效视频扩散变换器

Cheng Liang, Haoxian Chen, Liang Hou, Qi Fan, Gangshan Wu, Xin Tao, Limin Wang

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（智能科学与技术学院，南京大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） 纠错

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

AI总结 VMonarch通过结构化注意力机制提升视频扩散变换器的效率，减少计算量并提高处理速度。

Zero-Shot Video Restoration and Enhancement with Assistance of Video Diffusion Models

借助视频扩散模型的零样本视频修复与增强

Cong Cao, Huanjing Yue, Shangbin Xie, Xin Liu, Jingyu Yang

机构 * School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（电子信息工程学院，天津大学） ； Computer Vision and Pattern Recognition Laboratory, School of Engineering Science, Lappeenranta-Lahti University of Technology LUT（计算机视觉与模式识别实验室，工程科学学院，拉佩兰塔-拉赫蒂技术大学LUT） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无训练的框架，利用视频扩散模型提升零样本视频修复与增强的时序一致性，通过潜在融合与后处理策略增强效果。

Efficient Autoregressive Video Diffusion with Dummy Head

高效的自回归视频扩散模型与Dummy头

Hang Guo, Zhaoyang Jia, Jiahao Li, Bin Li, Yuanhao Cai, Jiangshan Wang, Yawei Li, Yan Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Dummy Forcing方法，通过优化多头自注意力机制的内存分配和上下文管理，提升视频扩散模型的生成速度，同时保持高质量输出。

Comments Technical Report

Moaw: Unleashing Motion Awareness for Video Diffusion Models

Moaw：释放视频扩散模型中的运动感知

Tianqi Zhang, Ziyi Wang, Wenzhao Zheng, Weiliang Chen, Yuanhui Huang, Zhengyang Huang, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北航） 纠错

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

AI总结 Moaw通过训练视频扩散模型进行运动感知，实现零样本运动迁移，推动生成建模与运动理解的结合。