📄 论文总结
视频作为答案:利用联合GRPO预测并生成下一视频事件 / Video-as-Answer: Predict and Generate Next Video Event with Joint-GRPO
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种新方法,能够根据视频和问题直接生成展示下一事件的视频答案,而不是文字描述,使得教学和创意探索更加直观。
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视频作为答案:利用联合GRPO预测并生成下一视频事件 / Video-as-Answer: Predict and Generate Next Video Event with Joint-GRPO
这篇论文提出了一种新方法,能够根据视频和问题直接生成展示下一事件的视频答案,而不是文字描述,使得教学和创意探索更加直观。
V-ReasonBench:面向视频生成模型的统一推理基准测试套件 / V-ReasonBench: Toward Unified Reasoning Benchmark Suite for Video Generation Models
这篇论文提出了一个名为V-ReasonBench的基准测试工具,用于系统评估视频生成模型在结构化问题解决、空间认知、模式推理和物理动态四个关键维度的推理能力,帮助开发更可靠、符合人类思维的AI模型。
首帧是视频内容定制的最佳切入点 / First Frame Is the Place to Go for Video Content Customization
这篇论文发现视频生成模型实际上将第一帧作为存储视觉元素的记忆缓冲区,并利用这一特性,仅需少量训练样本就能实现无需模型改动或大规模微调的、基于参考内容的视频定制。
视频推理:通过迷宫求解任务首次评估视频模型的推理能力 / Reasoning via Video: The First Evaluation of Video Models' Reasoning Abilities through Maze-Solving Tasks
这项研究首次系统评估了视频模型通过生成视频进行空间推理的能力,发现经过微调的模型在迷宫求解任务中表现优于主流视觉语言模型,并能通过多样化采样提升推理可靠性。
Kandinsky 5.0:用于图像和视频生成的基础模型系列 / Kandinsky 5.0: A Family of Foundation Models for Image and Video Generation
这篇论文介绍了Kandinsky 5.0,一个包含图像和视频生成功能的先进基础模型系列,通过创新的数据管理和训练技术实现了高质量、高效率的生成效果,并开源以推动相关研究发展。
TiViBench:视频生成模型中的视频内推理能力基准测试 / TiViBench: Benchmarking Think-in-Video Reasoning for Video Generative Models
这篇论文提出了一个名为TiViBench的基准测试,专门用于评估视频生成模型在视频中进行复杂推理的能力,并介绍了一种无需额外训练即可提升模型推理性能的优化方法VideoTPO。
LiteAttention:一种用于扩散变换器的时间稀疏注意力机制 / LiteAttention: A Temporal Sparse Attention for Diffusion Transformers
本文提出了一种名为LiteAttention的高效注意力机制,通过利用扩散过程中注意力模式的时序连贯性来跳过冗余计算,在保持视频生成质量的同时显著降低了计算延迟。
利用人工智能模拟视觉世界:发展路线图 / Simulating the Visual World with Artificial Intelligence: A Roadmap
这篇论文提出视频生成技术正从单纯制作美观视频发展为构建能交互、符合物理规律的虚拟环境,并将现代视频基础模型视为由模拟世界内部规律的‘隐式世界模型’和生成逼真视频的‘渲染器’两部分组成,最终目标是实现具备物理合理性、实时多模态交互和多尺度规划能力的智能系统。
即刻移动:通过双时钟去噪实现无需训练的运动控制视频生成 / Time-to-Move: Training-Free Motion Controlled Video Generation via Dual-Clock Denoising
这篇论文提出了一种无需额外训练、即插即用的视频生成框架,通过用户简单的动画草图和双时钟去噪技术,实现了对视频中物体运动和外观的精确控制,同时保持自然动态效果。
用视频思考:视频生成作为一种有前景的多模态推理范式 / Thinking with Video: Video Generation as a Promising Multimodal Reasoning Paradigm
这篇论文提出了一种名为‘用视频思考’的新方法,利用视频生成模型(如Sora-2)将视觉和文本推理统一起来,克服了传统图像和文本分离的局限性,并在多项任务中展现出强大的理解和生成能力。