Tsinghua University（清华大学）

Fidel-TS: A High-Fidelity Multimodal Benchmark for Time Series Forecasting

Fidel-TS：一种高保真多模态时间序列预测基准

Zhijian Xu, Wanxu Cai, Xilin Dai, Zhaorong Deng, Qiang Xu

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； School of Software（软件学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； ZJU-UIUC Institute（浙大-UIUC研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； School of Data Science（数据科学学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（深圳香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出Fidel-TS，一种高保真多模态时间序列预测基准，解决现有基准数据源不纯、泄露问题及结构不清晰的问题，通过实验揭示现有基准的局限性和模型评估中的潜在差异。

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Multimodal Diffusion Transformer with Memory Bank for Scalable Long-Duration Talking Video Generation

具有内存库的多模态扩散变换器用于可扩展的长时谈话视频生成

Haojie Zhang, Zhihao Liang, Ruibo Fu, Bingyan Liu, Zhengqi Wen, Xuefei Liu, Jianhua Tao, Yaling Liang

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（北京信息科学研究中心，清华大学） ； Department of Automation, BNRist, Tsinghua University（清华大学自动化系，北京信息科学研究中心） 纠错

AI总结 本文提出 LetsTalk 框架，通过多模态指导和内存库机制解决长时谈话视频生成中的质量、一致性、时间连贯性和计算效率问题，实验表明其在生成质量和效率上达到新水平。

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