视频大模型

TempoMaster: Efficient Long Video Generation via Next-Frame-Rate Prediction

TempoMaster: 通过下一帧速率预测实现高效的长视频生成

Yukuo Ma, Cong Liu, Junke Wang, Junqi Liu, Haibin Huang, Zuxuan Wu, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究所（TeleAI），中国电信） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 TempoMaster通过下一帧速率预测实现高效长视频生成，结合双向注意力和自回归机制，提升视觉和时间质量。

Comments for more information, see https://scottykma.github.io/tempomaster-gitpage/

Taming Camera-Controlled Video Generation with Verifiable Geometry Reward

驯服受控摄像机视频生成的可验证几何奖励

Zhaoqing Wang, Xiaobo Xia, Zhuolin Bie, Jinlin Liu, Dongdong Yu, Jia-Wang Bian, Changhu Wang

机构 * AIsphere ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；video diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种在线强化学习框架，通过可验证的几何奖励提升摄像机控制的视频生成精度与一致性。

Comments 11 pages, 4 figures, 7 tables

MultiShotMaster: A Controllable Multi-Shot Video Generation Framework

MultiShotMaster: 一种可控的多镜头视频生成框架

Qinghe Wang, Xiaoyu Shi, Baolu Li, Weikang Bian, Quande Liu, Huchuan Lu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kun Gai, Xu Jia

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MultiShotMaster通过引入两种新型RoPE变体和自动化数据标注管道，实现多镜头视频的灵活生成与可控性。

Comments Project Page: https://qinghew.github.io/MultiShotMaster

Benchmarking Scientific Understanding and Reasoning for Video Generation using VideoScience-Bench

基于视频科学基准的视频生成科学理解与推理评估

Lanxiang Hu, Abhilash Shankarampeta, Yixin Huang, Zilin Dai, Haoyang Yu, Yujie Zhao, Haoqiang Kang, Daniel Zhao, Tajana Rosing, Hao Zhang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VideoScience-Bench是首个评估视频模型科学理解和推理能力的基准测试，通过200个精心设计的提示评估模型在物理和化学领域的科学推理能力。

YingVideo-MV: Music-Driven Multi-Stage Video Generation

YingVideo-MV: 基于音乐的多阶段视频生成

Jiahui Chen, Weida Wang, Runhua Shi, Huan Yang, Chaofan Ding, Zihao Chen

机构 * AI Lab, GiantNetwork（人工智能实验室） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 YingVideo-MV通过整合音频语义分析、时间感知扩散模型和摄像机运动控制模块，实现了基于音乐的高质量视频生成。

Comments 18 pages, 6 figures

Progressive Image Restoration via Text-Conditioned Video Generation

通过文本条件视频生成实现渐进式图像修复

Peng Kang, Xijun Wang, Yu Yuan

机构 * Department of Computer Science, University of Illinois Springfield（伊利诺伊大学斯普林菲尔德分校计算机科学系） ； School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University（普渡大学电气与计算机工程学院） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title)；text-to-video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究通过微调CogVideo，利用文本条件视频生成实现图像渐进式修复，提升感知度量并展示强泛化能力。

Comments First two authors contributed equally to this work. IEEE ICNC Accepted

In-Context Sync-LoRA for Portrait Video Editing

上下文同步LoRA用于肖像视频编辑

Sagi Polaczek, Or Patashnik, Ali Mahdavi-Amiri, Daniel Cohen-Or

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Simon Fraser University（Simon Fraser大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：video diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Sync-LoRA通过上下文LoRA实现肖像视频编辑，保持帧同步和身份一致性，支持多样化的修改如外观变化和物体添加。

Comments Project page: https://sagipolaczek.github.io/Sync-LoRA/