Peking University（北京大学）

OmniEdit-Bench: A Comprehensive Benchmark for Instruction-based Video Editing

OmniEdit-Bench：基于指令的视频编辑综合基准

Chenxuan Miao, Yutong Feng, Yi Lu, Yunfeng Yan, Donglian Qi, Shiwei Zhang, Yu Liu, Xi Chen, Hengshuang Zhao

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对现有基于指令的视频编辑基准的任务覆盖有限、指标不足的问题，OmniEdit-Bench将编辑任务分解为多维度并提出含惩罚机制的评估框架，实验显示当前IVE模型仍待提升。

UniWorld-View: Large-Baseline View Synthesis via Video Diffusion Models

UniWorld-View：基于视频扩散模型的大基线视图合成

Haiyang Zhou, Wangbo Yu, Chaoran Feng, Xunyu Zhou, Yonghong Tian, Li Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； Rabbitpre AI 纠错

AI总结 UniWorld-View 是结合显式 3D 指导与视频扩散建模的统一框架，可从单目输入实现可控大基线新视图合成，在基准测试中展现出优异的可控性、几何一致性与视觉保真度。

Comments Project Homepage: https://zhouhyocean.github.io/uniworld-view/ Code: https://github.com/PKU-YuanGroup/UniWorld-View

HyPASE: Hyperbolic Geometry for Parameter-Efficient Speech Emotion Fine-Tuning Framework for Large Audio-Language Models

HyPASE：用于大音频语言模型的参数高效语音情感微调框架的双曲几何方法

Tian Jin, Ruikang Zhang, Zefeng Zhao, Ding Luo, Jin Zeng

机构 * Tongji University（同济大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出HyPASE双曲PEFT框架，利用庞加莱球模型及HGA、EMCA组件，在MELD、IEMOCAP等数据集上优于欧氏PEFT基线，实现高效的大音频语言模型语音情感微调。