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NeurIPS 25 | VideoREPA: 视频理解能促进生成吗?

摘要: 文章探讨了视频理解如何提升视频生成的物理合理性,提出VideoREPA框架,通过关系对齐(Relation Alignment)将VideoMAEv2等基座模型的物理知识迁移到生成模型中。针对现有方法在视频领域的不足(如忽视时序动态、微调困难等),提出TRD损失函数,通过Gram矩阵对齐空间与时间关系,而非直接特征值匹配。实验表明,VideoREPA在物理合理性评测基准VideoPhy上提

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#机器学习#人工智能
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