图像生成

RefVideo-6M: A Reliable Reference-Based Dataset for Instructional Video Editing

RefVideo-6M：一个用于教学视频编辑的可靠基于参考的数据集

Bojia Zi, Xiaoyan Yang, Yu Zhou, Ruijie Sun, Lihan Zhang, Bin Liang, Kam-Fai Wong, Haibin Huang, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） ； The Chinese University of Hong Kong (CUHK)（香港中文大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文针对现有视频编辑数据集的局限，构建含600万样本的RefVideo-6M参考引导编辑数据集，训练Ref-MoT模型，实验证明其监督更可靠，可提升编辑模型的视觉质量、可控性与参考一致性。

FlowMimic: Mask-free Visual Editing and Generation with Pixel-pair Warped Flow Field for Online Video Editing Data Generation and Modality Mimicry

FlowMimic：基于像素对扭曲流场的无掩码视觉编辑与生成，用于在线视频编辑数据生成及模态模仿

Dingyun Zhang, Lixue Gong, Wei Liu

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究探索在单一模型中整合视频和图像模态的生成与编辑能力，开发像素对时间扭曲流场实时生成视频编辑样本，设计模态模仿损失对齐模态能力，引入相关任务及损失让模型内化基于语言的视觉编辑能力。

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