视频大模型

Driving with DINO: Vision Foundation Features as a Unified Bridge for Sim-to-Real Generation in Autonomous Driving

驾驶用DINO：作为自动驾驶仿真到现实生成的统一桥梁的视觉基础特征

Xuyang Chen, Conglang Zhang, Chuanheng Fu, Zihao Yang, Kaixuan Zhou, Yizhi Zhang, Yanfeng Zhang, Mingwei Sun, Zhen Dong, Xiaoxiao Long, Zengmao Wang, Liqiu Meng

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Huawei Hilbert Research Center（华为希利伯特研究中心） ； Huawei Riemann Lab（华为里曼实验室） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 DwD通过利用视觉基础模块特征作为统一桥梁，解决自动驾驶仿真到现实生成中的现实性与真实性困境，提升控制精度与时间稳定性。

Comments Accepted to ACM MM 2026

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: this https URL (https://yunpeng1998.github.io/Qwen-Video-Edit-Page) Code: this https URL (https://github.com/yunpeng1998/Qwen-Video-Edit) Model: this https URL (https://huggingface.co/yunpeng1998/Qwen-Video-Edit)

Prompt2Effect: Training-Free Image-to-Video Model Specialization via LoRA Generation

Prompt2Effect: 通过LoRA生成实现免训练图像到视频模型特化

Xiaomeng Yang, Yanyu Li, Gordon Guocheng Qian, Ivan Skorokhodov, Viacheslav Ivanov, Avalon Vinella, Xuan Zhang, Yanzhi Wang, Sergey Tulyakov, Anil Kag

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Snap Inc.（Snap公司） 纠错

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

AI总结 提出Prompt2Effect，一种权重驱动超网络，通过单次前向传播直接合成效果特定的LoRA权重，无需训练，在保持视频质量的同时将计算成本从56 GPU小时降至3.3秒。

Comments Accepted to ECCV 2026, project page: this https URL (https://xiaomeng-yang.github.io/Prompt2Effect)