视频大模型

MoGAN: Improving Motion Quality in Video Diffusion via Few-Step Motion Adversarial Post-Training

通过少量步骤的运动对抗性后训练提升视频扩散中的运动质量

Haotian Xue, Qi Chen, Zhonghao Wang, Xun Huang, Eli Shechtman, Jinrong Xie, Yongxin Chen

机构 * Adobe（Adobe公司） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(title,abstract)；video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MoGAN通过运动对抗性后训练提升视频扩散模型的运动质量，无需奖励模型或人类偏好数据，在多个基准测试中显著提高了运动真实感。

Sequence-Adaptive Video Prediction in Continuous Streams using Diffusion Noise Optimization

基于扩散噪声优化的连续流序列适应视频预测

Sina Mokhtarzadeh Azar, Emad Bahrami, Enrico Pallotta, Gianpiero Francesca, Radu Timofte, Juergen Gall

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Toyota Motor Europe（丰田欧洲公司） ； University of Wuerzburg（乌尔姆大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔人工智能与机器学习研究所） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于扩散噪声优化的连续流序列适应视频预测方法，通过在推理过程中细化扩散噪声以提升视频预测性能。