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MiraData
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新框架通过追踪输入影响来评估视觉语言模型
研究人员引入了一个新的框架来评估视觉语言模型（VLMs），通过分析不同输入如何影响它们的输出生成过程。这个时间因果驱动评估框架使用干预措施来衡量视觉信息、问题文本和生成前缀对模型自回归解码的影响。使用 Qwen3-VL-8B-Instruct 和 InternVL2-8B 等模型的实验表明，随着输出的进行，模型从最初依赖视觉和问题输入转向更依赖生成的前缀。与观察方法相比，该框架在减少恢复误差方面显示出显著的改进，并且在区分视觉基础生成…
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EPiC框架增强视频相机控制学习
研究人员开发了EPiC，一个用于高效视频相机控制学习的新框架。EPiC通过基于第一帧可见性来掩码源视频，从而构建高度精确的锚点视频，而无需相机姿态或点云估计。该方法确保了强大的对齐并降低了训练成本，通过一个轻量级模块实现精确的3D感知相机控制，该模块可集成到现有的视频扩散模型中。EPiC在基准数据集上取得了最先进的性能，并展示了对视频到视频场景的鲁棒的零样本泛化能力。