Open-Sora: Democratizing Efficient Video Production for All
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 cs.CV
AI 大模型
视频理解、视频生成、视频语言模型和时序视觉推理。
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 cs.CV
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 cs.CV
Comments NeurIPS 2024
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 cs.CV
Comments ECCV 2024; Project Page: https://sherwinbahmani.github.io/tc4d
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 cs.CV
Comments Project page: https://t2v-turbo.github.io/
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 cs.CV
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 cs.CV
Comments 5 pages, 1 figure
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 cs.CV
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);video understanding(abstract);分类 cs.CV
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);video diffusion(abstract);分类 cs.CV
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);video diffusion(abstract);分类 cs.CV
Comments Technical report. Project page is at https://jiawei-ren.github.io/projects/dreamgaussian4d Code is at https://github.com/jiawei-ren/dreamgaussian4d
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 cs.CV
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 cs.CV
Comments 37 pages, 18 figures; GitHub: https://github.com/lichao-sun/SoraReview
专题命中 视频生成 :text-to-video(abstract);video-language(abstract);分类 cs.CV
Comments CVPR 2024. Project page: https://zhaoyue-zephyrus.github.io/video-instruction-tuning
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);video diffusion(abstract);分类 cs.CV
Comments Project page: https://make-a-protagonist.github.io
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 cs.CV
Comments 12 pages, System Demonstration/Industry paper. Preprint
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 cs.CV
Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2304.07410
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 eess.IV
Comments 16 pages, 4 tables, 4 figures
Journal ref Sensors. 2022; 22(11):4104
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract);分类 cs.CV
专题命中 视频生成 :text-to-video(abstract);video-language(abstract);分类 cs.CV
Comments NeurIPS 2021 (19 pages)
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);video reasoning(abstract);分类 cs.CV
Comments Published in ICML 2021
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);long video(abstract);分类 cs.CV
Tail-Aware HiFloat4: 面向Wan2.2的W4A4训练后量化
机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract)
AI总结 提出Tail-Aware HiFloat4方法,通过感知激活尾部的百分位校准和紧凑PTQ状态恢复,在HiFloat4数值格式下对Wan2.2进行W4A4训练后量化,减少罕见校准异常值的影响。
人们如何观看物理场景的AI生成视频?
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);video understanding(abstract)
AI总结 研究探讨了人们观看物理场景AI生成视频时的注视行为,发现高真实感视频的观看方式受观众感知真实性影响,而非视频实际真实性。
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract)
Comments 19 pages, 7 figures, 10 tables
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract)
Comments 18 pages, 12 figures
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract)
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);text-to-video(abstract)
Comments 33 pages, 1 figure
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);分类 cs.CV、eess.IV、cs.MM
VBVR-Pro:用于原生视觉推理的可扩展且可验证工具套件
机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) ; University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) ; University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校) ; The University of Tokyo(东京大学) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) ; University of Michigan(密歇根大学) ; Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学) ; University of California, Davis(加州大学戴维斯分校) ; University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) ; Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) ; Columbia University(哥伦比亚大学) ; University of Toronto(多伦多大学)
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
AI总结 本研究提出VBVR-Pro,一个可扩展可验证的原生视觉推理闭环测试平台,含300个生成任务、确定性评分器及多生成器机制研究,训练模型在多视觉推理基准上迁移性强,发布全部相关资源。
Comments Homepage: https://video-reason.com/
超越试错:面向图像到视频一致性的智能体优化
机构 * Google Cloud(谷歌云) ; Google DeepMind(谷歌DeepMind)
专题命中 视频生成 :video generation(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
AI总结 针对图像到视频模型试错效率低的问题,提出Agentic Self-Improvement框架,通过两阶段优化提升视频与文本一致性,生成视频胜率达69%,为视频生成模型提供实用可控的优化方法。