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超越像素:从视频先验到4D世界

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-08-11 缓存

本文介绍了Latent-to-4D,一种直接从视频扩散潜变量生成4D场景的方法,无需跨生成器重新训练,在几何和时间稳定性上优于级联方法。

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MirrorWorld:驯服视频扩散模型以生成镜面反射

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-08-07 缓存

MirrorWorld 是一个反射感知的视频修复框架,通过分别建模语义内容(SRD)和几何空间排布(GTA)来改善视频中的镜面反射生成,相比现有的基于图像和视频修复的基线方法,取得了更好的反射重建效果。

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UniWorld-View:基于视频扩散模型的大基线视图合成

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-08-05 缓存

提出了UniWorld-View,一个用于从单目输入进行大基线新视图合成的统一框架,将遮挡感知的点云渲染与视频扩散模型相结合,以实现精确的相机控制和几何一致性。

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TenStrip/10Eros-Max

Hugging Face Models Trending ↗ · 2026-08-04 缓存

TenStrip/10Eros-Max是一个实验性AI模型,通过正交投影从LTX 2.3、Wan 2.2和Krea 2视频与图像扩散模型中迁移学习模式,以修改MiniMax H3基础模型,增强美学与运动特性,同时保留核心视频和音频功能。

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Mirror Learning

arXiv cs.LG ↗ · 2026-08-03 缓存

This paper proposes 'Mirror Learning', a framework for imitation learning from third-person observation that uses a fine-tuned video diffusion model for perspective transformation and an inverse dynamics model to synthesize pseudo first-person expert data, showing that this mirror data alone can train effective policies and improve behavior cloning.

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DreamTraj:通过读取未渲染视频扩散潜变量生成6DoF物体轨迹

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-08-01 缓存

DreamTraj通过解码内部视频扩散潜变量,从单个RGB图像和语言指令预测6自由度物体轨迹,在推理时无需视频、深度或CAD模型。它引入了具有细粒度语言-运动标注的MOVE数据集,实现了最先进的性能,同时运行速度比先生成后提取的流水线快4.6倍。

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基于静止状态观察的铰接物体重建

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-07-30 缓存

本文介绍了一种静止状态框架,该框架从单个闭合配置中重建铰接物体,利用显式网格、视觉-语言输出和视频扩散模型来生成并验证关节假设,而无需观测运动。

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带有世界状态寄存器的流式多智能体自回归扩散模型

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-07-23 缓存

WorldWeaver (W²) 将跨智能体世界状态寄存器引入多智能体视频扩散模型,实现跨智能体和视图的共享世界状态持久化,提升了双智能体 Minecraft 视频生成的逻辑一致性。

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@songhan_mit: 光速块稀疏注意力:

X AI KOLs Following ↗ · 2026-07-21 缓存

Sol-Engine 每周更新宣布集成 Sol Attention,一种用于视频扩散的无需训练的稀疏注意力方法,完整论文将于下周发布。

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AlayaWorld: 交互式长视界世界建模 -- 完整技术报告

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-07-20 缓存

AlayaWorld是一个150亿参数的交互式视频世界模型,可生成24帧/秒的540p和720p视频,采用自回归潜变量块生成、受限视觉上下文以及蒸馏技术来减少推理步骤。它在长视界生成基准iWorld-Bench上达到了最先进的性能。

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从低重叠拍摄进行4D人体-场景重建

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-07-10 缓存

提出StudioRecon,一种从低重叠相机拍摄中进行4D人体-场景重建的方法,使用背景(视频扩散)和人体(SMPL)的独立先验,并带有递归增强模块。已被SIGGRAPH 2026接收,在PSNR上超越先前方法+1.5至+5.0 dB。

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灵活视频扩散(3分钟阅读)

TLDR AI ↗ · 2026-07-10 缓存

Flex-Forcing提出了一个统一的视频扩散框架,支持自回归和双向生成模式,为视频生成任务提供灵活的控制。

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LongE2V: 基于视频扩散模型的长时段事件视频重建、预测与帧插值

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-07-09 缓存

LongE2V利用预训练的视频扩散先验,并引入自回归展开、自适应上下文切换、重编码对齐和事件体素密度增强,从稀疏事件流中实现高质量的视频重建、预测和帧插值,优于现有最先进方法。

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LingBot-Video: 稀疏MoE视频扩散Transformer(总参数13B,激活参数1.4B)后训练为动作条件世界模型[R]

Reddit r/MachineLearning ↗ · 2026-07-08

LingBot-Video是一个13B的稀疏MoE视频扩散Transformer(1.4B激活参数),通过强化学习后训练为动作条件世界模型,权重和代码已开源。它包含一个由VLM评分的物理合理性奖励,并将其自身定位为策略评估器和动作规划器,但缺少闭环机器人实验结果。

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MV-Forcing:通过4D基底的时空自强迫实现长时间多视角视频生成

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-07-06 缓存

MV-Forcing 提出了一种扩散框架,结合时间自回归和视角自回归,生成动态场景的长时间多视角一致视频。通过使用4D几何桥梁和时空蒸馏,实现基于少步学生模型的任意长度视频生成。

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视频扩散模型在手部运动重建中的惊人有效性

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-06-29 缓存

ViDiHand 利用预训练的视频扩散模型表示,直接从自我中心视频帧中重建4D手部运动,无需检测器或优化,在ARCTIC、HOT3D和HOI4D上优于现有方法。

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@songhan_mit: 我们开发了一种基于智能体的原生方法来加速生成式AI,延续了KDA(内核设计智能体)在更高层次上的成功…

X AI KOLs Following ↗ · 2026-06-25 缓存

Enze Xie 宣布推出 Sol Video Inference Engine,这是一个基于智能体的原生、无需训练的全栈加速器,用于视频扩散,能够自动调整缓存、稀疏注意力、令牌剪枝、量化和内核融合,在像 64B Cosmos3-Super 和 22B LTX-2.3 这样的大模型上实现了 >2 倍的端到端加速。

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从视频扩散潜变量生成三角片元(5分钟阅读)

TLDR AI ↗ · 2026-06-25 缓存

FLAT 是一种方法,能够直接从压缩的视频扩散潜变量中,通过单次前向传递解码出显式的三角片元,从而提升几何精度,同时支持快速光栅化和基于物理的交互。

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世界模型自蒸馏:训练世界模型解决通用任务

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-06-10 缓存

一个可扩展的框架结合了自蒸馏和强化学习,将任务解决能力从视觉语言模型迁移到视频扩散模型,无需标注的任务-视频数据。

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FadeMem: 距离感知的记忆整合用于自回归视频扩散

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-06-09 缓存

FadeMem 引入了一种距离感知的键值记忆整合机制,将历史视频数据组织成时间层次结构,在固定缓存约束下改进长视频生成。

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