视频大模型

Latent Temporal Discrepancy as Motion Prior: A Loss-Weighting Strategy for Dynamic Fidelity in T2V

潜在时间差异作为运动先验：一种用于动态保真的损失加权策略

Meiqi Wu, Bingze Song, Ruimin Lin, Chen Zhu, Xiaokun Feng, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Kaiqi Huang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； AMAP, Alibaba Group（阿里云实验室） ； Southeast University（东南大学） ； CRISE, Institute of Automation Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于潜在时间差异的损失加权策略，用于提升动态保真度，通过引入运动先验来优化模型训练，从而在运动视频生成任务中取得显著性能提升。

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