arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

AI 大模型

视频大模型

视频理解、视频生成、视频语言模型和时序视觉推理。

2026-01-21 至 2026-01-21 共收录 3 信号源:cs.CV, eess.IV, cs.MM

1. 视频生成 3 篇

2507.16869 2026-01-21 cs.GR cs.CV 85%

Controllable Video Generation: A Survey

可控视频生成:综述

Yue Ma, Kunyu Feng, Zhongyuan Hu, Xinyu Wang, Yucheng Wang, Mingzhe Zheng, Bingyuan Wang, Qinghe Wang, Xuanhua He, Hongfa Wang, Chenyang Zhu, Hongyu Liu, Yingqing He, Zeyu Wang, Zhifeng Li, Xiu Li, Sirui Han, Yike Guo, Wei Liu, Dan Xu, Linfeng Zhang, Qifeng Chen

机构 * Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) Hong Kong University of Science and Technology(Guang Zhou)(香港科技大学(广州)) Tsinghua University(清华大学) Dalian University of Technology(大连理工大学) Tencent(腾讯)

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

AI总结 本文综述了可控视频生成领域,探讨了视频扩散模型中的控制机制及不同控制信号类型的方法分类。

Comments project page: https://github.com/mayuelala/Awesome-Controllable-Video-Generation

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2510.10671 2026-01-21 cs.CV cs.AI 70%

Image-to-Video Transfer Learning based on Image-Language Foundation Models: A Comprehensive Survey

基于图像-语言基础模型的图像到视频迁移学习:全面综述

Jinxuan Li, Chaolei Tan, Haoxuan Chen, Jianxin Ma, Jian-Fang Hu, Jianhuang Lai, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University(计算机科学与工程学院,中山大学)

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

AI总结 本文综述了基于图像-语言基础模型的图像到视频迁移学习,系统分类了现有技术并分析了其在视频-文本任务中的应用与挑战。

Comments Updated version, github repository is available at https://github.com/YuriPreisdent/awesome-image-to-video-transfer

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2601.14250 2026-01-21 cs.CV 57%

OmniTransfer: All-in-one Framework for Spatio-temporal Video Transfer

OmniTransfer: 一种用于时空视频转换的综合框架

Pengze Zhang, Yanze Wu, Mengtian Li, Xu Bai, Songtao Zhao, Fulong Ye, Chong Mou, Xinghui Li, Zhuowei Chen, Qian He, Mingyuan Gao

机构 * Intelligent Creation Lab, ByteDance(字节跳动智能创作实验室)

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

AI总结 OmniTransfer通过统一框架实现灵活的高保真视频生成,结合多视角和时间线索提升转换性能。

Comments Github Page: https://pangzecheung.github.io/OmniTransfer/

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏