视频大模型

MoE-ViE: Mixture of Experts Vision Encoder for Efficient Image and Video Understanding

MoE-ViE：用于高效图像与视频理解的混合专家视觉编码器

Bonan Zhang, Shiyu Dong, Quan Hung Tran, Katharina Gschwind, Shuqi Yang, Sijia Chen, Adel Ahmadyan, Seungwhan Moon, Lu Zhang, Ahmed Kirmani, Babak Damavandi, Anuj Kumar

机构 * Meta 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出MoE-ViE，通过细粒度MoE拓扑、无辅助损失平衡变体、专用MoE内核及帧级蒸馏等设计，实现高效图像与视频理解，性能优于对应密集模型及更大规模SOTA编码器。

Comments Accepted to ECCV 2026

Reinforcing Consistency in Video MLLMs with Structured Rewards

通过结构化奖励强化视频MLLMs的一致性

Yihao Quan, Zeru Shi, Jinman Zhao, Ruixiang Tang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究通过结构化奖励提升视频MLLMs的一致性，发现传统监督不足，提出结合事实和时间单元的奖励机制，提升视频理解准确性。

Comments Accepted by COLM 2026

Magnitude-Direction Decoupling for Fast Video Generation with Flow Matching Models

基于流匹配模型的快速视频生成的幅度-方向解耦方法

Haonan Xu, Feiyang Chen, Songkui Chen, Hongpeng Pan, Zhefeng Wang, Xinyu Duan, Baoxing Huai, Yang Yang

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 针对流匹配视频生成模型计算开销高的问题，提出MDD方法，通过解耦幅度与方向复用轻量模型，在Wan2.1上实现最高2.95倍加速，性能优于现有方法且保真度高。

SemComp-Bench: Benchmarking Semantic Task Completion in Video Generation

SemComp-Bench：视频生成中的语义任务完成基准

Keyu Tu, Zhuowei Chen, Mengqi Huang, Yuxin Wang, Jiahao Zhu, Zhendong Mao, Yongdong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出面向结果的视频生成任务语义任务完成，构建SemComp-Data数据集与SemComp-Bench基准，发现代表性视频生成模型在兼顾结果实现与参考图像语义基础上仍具挑战。

Qwen-Video-Edit: Instruction-Based Video Editing by Repurposing an Image Editing Model

Qwen-Video-Edit：通过复用图像编辑模型实现基于指令的视频编辑

Yunpeng Bai, Yossi Gandelsman, Michaël Gharbi, Qixing Huang

机构 * UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Reve（Reve公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出Qwen-Video-Edit，通过复用Qwen-Image-Edit图像编辑模型，经少量适配实现基于指令的视频编辑，证明图像编辑先验可迁移至视频编辑任务。

Comments Project Page: https://yunpeng1998.github.io/Qwen-Video-Edit-Page Code: https://github.com/yunpeng1998/Qwen-Video-Edit Model: https://huggingface.co/yunpeng1998/Qwen-Video-Edit

LinCa: Accelerating Diffusion Models via Learnable Decomposed Feature Caching

LinCa：基于可学习分解特征缓存的扩散模型加速方法

Jinshan Liu, Haoran Qin, Xiaobing Tu, Jiacheng Liu, Jiahui Hu, Zhengan Yan, Yukun Xie, Kerui Shen, Jinkui Ren, Yuqi Lin, Xiantao Zhang, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shandong University（山东大学） ； Terminal Intelligent Computing Division, Alibaba Cloud（阿里云终端智能计算事业部） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LinCa框架，通过可学习可逆网络分解缓存特征并差异化预测，仅需少量额外参数即可在5-7倍加速下使扩散模型保持近无损质量，性能优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026. 28 pages including appendix. Code: https://github.com/QHR69/LinCa

SPVC: Structured and Panoptic Video Fixing for Cross-Dataset Driving Scene Rendering

SPVC：面向跨数据集驾驶场景渲染的结构化全景视频修复

Gen Li, Shu Han, Yun Xi Qiao, Hua Chen, Xuyang Dai, Bohan Li, Hao Zhao, Chaojian Li

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Great Wall Motor Company Limited（长城汽车股份有限公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SPVC框架，通过结构化、全景、视频及跨数据集修复原则，训练两阶段可控视频扩散模型，解决驾驶场景渲染的伪影问题，实现跨数据集的高效修复。

Comments Project page: https://li00147.github.io/SPVC-Project-Page/

WorldBench: Benchmarking Physical Understanding of World Models by Isolating Physics Concepts

WorldBench: 为世界模型诊断评估进行物理辨析

Rishi Upadhyay, Howard Zhang, Jim Solomon, Ayush Agrawal, Yunhao Ba, Alex Wong, Celso M de Melo, Achuta Kadambi

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Sony AI（索尼人工智能） ； Yale University（耶鲁大学） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 WorldBench通过概念特定的解耦评估，提升世界模型的物理推理能力评估的准确性和可扩展性。

Comments Webpage: https://world-bench.github.io/