Kuaishou（快手）

Pioneering Perceptual Video Fluency Assessment: A Novel Task with Benchmark Dataset and Baseline

开创性视频流畅度评估：一种新任务及其基准数据集和基线

Qizhi Xie, Kun Yuan, Yunpeng Qu, Ming Sun, Chao Zhou, Jihong Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 本文提出视频流畅度评估(VFA)作为独立任务，构建了面向流畅度的数据集FluVid，并开发了包含23种方法的基准，提出FluNet模型通过时间排列自注意力提升流畅度信息。

Comments 14 pages, 6 figures. Accepted by CVPR 2026 findings track

Versatile Recompression-Aware Perceptual Image Super-Resolution

多功能的感知图像超分辨率：考虑再压缩

Mingwei He, Tongda Xu, Xingtong Ge, Ming Sun, Chao Zhou, Yan Wang

机构 * AIR, Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） ； AGUS Tech ； HKUST（香港科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 本文提出VRPSR，通过将压缩建模为条件文本到图像生成，利用预训练扩散模型构建通用编码器模拟器，并提出针对感知超分辨率的训练技术，实现SR与再压缩的联合优化，取得10%-40%的比特率节省。

Score2Instruct: Scaling Up Video Quality-Centric Instructions via Automated Dimension Scoring

Score2Instruct: 通过自动化维度评分扩展视频质量导向的指令

Qizhi Xie, Kun Yuan, Yunpeng Qu, Jiachao Gong, Mingda Wu, Ming Sun, Chao Zhou, Jihong Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 本文提出Score2Instruct管道，通过自动化生成视频质量指令数据，提升视频大模型的质量评分和解释能力，构建了S2I-Bench基准测试集并验证了方法的有效性。

Comments 16 pages, 5 figures. Accepted by CVPR 2026 main conference

QPT V2: Masked Image Modeling Advances Visual Scoring

QPT V2：掩码图像建模在视觉评分中的进展

Qizhi Xie, Kun Yuan, Yunpeng Qu, Mingda Wu, Ming Sun, Chao Zhou, Jihong Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 本文提出QPT V2框架，通过掩码图像建模提升视觉质量和审美评分能力，通过数据筛选、降质引入和模型结构调整，在11个下游基准测试中表现优异。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted by ACM MM 24