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UniTemp: Unlocking Video Generation in Any Temporal Order via Bidirectional Distillation

UniTemp: 通过双向蒸馏实现任意时间顺序的视频生成

Lin Zhang, Sicheng Mo, Zefan Cai, Jinhong Lin, Zihao Lin, Jiuxiang Gu, Krishna Kumar Singh, Yuheng Li, Yin Li

机构 * University of Wisconsin Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Adobe Research（Adobe 研究院） ； University of California Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） 纠错

AI总结 提出UniTemp框架，通过双向蒸馏训练单个自回归模型，支持任意时间方向（前向、后向、中间插值）的视频生成，解决因果3D VAE在后向生成中的不连续性，提升可控性。

How Well Do Large Language Models Capture Human Personality?

大型语言模型在多大程度上捕捉人类个性？

Aanisha Bhattacharyya, Yaman Kumar Singla, Rajiv Ratn Shah, Changyou Chen, Jitendra Ajmera

机构 * Adobe Media and Data Science Research (MDSR)（Adobe媒体与数据科学研究院） 纠错

AI总结 研究通过形式化假设并系统评估，发现增加角色描述复杂性会导致表征和行为多样性收缩（角色流形坍缩），简单年龄-性别角色比丰富描述更准确。