视频大模型

Efficient Camera-Controlled Video Generation of Static Scenes via Sparse Diffusion and 3D Rendering

通过稀疏扩散和3D渲染实现静态场景的高效摄像机控制视频生成

Jieying Chen, Jeffrey Hu, Joan Lasenby, Ayush Tewari

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SRENDER方法，通过稀疏扩散和3D渲染生成静态场景的高效视频，使视频生成速度提升40倍，保持高质量和稳定性。

Comments Project page: https://ayushtewari.com/projects/srender/

VideoAR: Autoregressive Video Generation via Next-Frame & Scale Prediction

VideoAR: 通过下一帧与尺度预测实现自回归视频生成

Longbin Ji, Xiaoxiong Liu, Junyuan Shang, Shuohuan Wang, Yu Sun, Hua Wu, Haifeng Wang

机构 * ERNIE Team, Baidu（百度ERNIE团队） 纠错

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

AI总结 VideoAR通过多尺度下一帧预测与自回归建模，实现高效、一致的视频生成，提升性能并减少计算成本。

Comments Project page: https://ernie-research.github.io/VideoAR/

PhyRPR: Training-Free Physics-Constrained Video Generation

PhyRPR: 无训练物理约束视频生成

Yibo Zhao, Hengjia Li, Xiaofei He, Boxi Wu

机构 * State Key Lab of CAD\&CG, Zhejiang University（CAD与CG国家重点实验室，浙江大学） 纠错

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

AI总结 PhyRPR提出一种无训练的三阶段视频生成方法，通过解耦物理理解和视觉合成，提升生成视频的物理合理性和运动可控性。

MHLA: Restoring Expressivity of Linear Attention via Token-Level Multi-Head

MHLA: 通过令牌级多头恢复线性注意力的表达性

Kewei Zhang, Ye Huang, Yufan Deng, Jincheng Yu, Junsong Chen, Huan Ling, Enze Xie, Daquan Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 MHLA通过令牌级多头机制恢复线性注意力的表达性，提升多个领域任务性能

Comments Code: https://github.com/DAGroup-PKU/MHLA/ Project website: https://dagroup-pku.github.io/MHLA/

Physically Plausible Multi-System Trajectory Generation and Symmetry Discovery

物理合理多系统轨迹生成与对称性发现

Jiayin Liu, Yulong Yang, Vineet Bansal, Christine Allen-Blanchette

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(abstract)

AI总结 本文提出SPS-GAN，通过辛相空间GAN架构实现多系统轨迹生成与对称性发现，无需先验配置空间知识，通过物理动机项优化实现配置空间的稀疏表示。