University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

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

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)

Behavior-Consistent Deep Reinforcement Learning

行为一致的深度强化学习

Marcel Hussing, Liv G. d'Aliberti, Claas Voelcker, Benjamin Eysenbach, Eric Eaton

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文提出了一种行为一致的深度强化学习方法，通过控制策略的分布相似性来减少跨训练运行的策略分歧，从而提高稳定性和性能。