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SIGCOMM 2023 | Veritas: 通过视频流媒体记录进行因果推理
在目前的视频流媒体的研究中，因果查询通常用来研究不同因素之间的因果关系，这种分析可以帮助视频流媒体服务提供商了解特定因素如何影响用户体验，从而优化服务。但在实际场景中，很难进行完全随机的实验来确定不同因素之间的因果关系，特别是当涉及到网络性能、用户行为和视频质量等复杂因素时。本文提出了 Veritas 框架，该框架利用现有的记录数据，因果推理和反事实查询，来推断不同设计选择（不同的 ABR 算法、ABR 算法中新的视频质量选项等）对视频流媒体性能的影响，因此，Veritas 框架能通过不同的设计来推断对视频流媒体性能的影响，有助于改善视频流媒体服务的高效性和稳定性。
ICCV 2023 | Pix2Video: 基于扩散模型的视频编辑
在大量图像集合上训练的图像扩散模型，在质量和多样性方面已经成为最通用的图像生成器模型。它们支持反演真实图像和条件(例如,文本)生成，使其在高质量图像编辑应用中非常受欢迎。本文研究如何使用这些预训练的图像模型进行文本引导的视频编辑。关键的挑战是在实现目标编辑的同时仍然保留源视频的内容。本文的方法通过两个简单的步骤来工作：首先，使用预训练的结构引导的(例如,深度)图像扩散模型在锚框上进行文本引导的编辑；然后，在关键步骤中，通过自注意力特征注入将变化逐步传播到未来帧，以适应扩散模型的核心去噪步骤。然后，通过调整框架的潜在编码来巩固这些变化，然后再继续这个过程。
ICCV2023 | Masked Diffusion Transformer： 增强扩散模型对上下文关系的理解
在这项工作中，我们首先观察到DPMs通常难以学习图像中物体部分之间的关联关系，导致训练过程缓慢。为了解决这个问题，提出了一种有效的掩码扩散变换器（Masked Diffusion Transformer，MDT），以提高DPMs的训练效率。MDT引入了一个蒙面潜在建模方案，专门为基于Transformer的DPMs设计，以明确增强上下文学习能力并改进图像语义之间的关联关系学习。MDT在潜在空间中进行扩散过程以节省计算成本。它对某些图像标记进行掩码，并设计了一个不对称的掩码扩散变换器（AMDT），以一种扩散生成的方式预测被掩码的标记。MDT可以从其上下文不完整的输入中重建图像的完整信息，学习图像语义之间的关联关系。
CVPR2023 | 通过示例绘制:基于示例的图像编辑与扩散模型
由于社交媒体平台的进步，照片的创意编辑成为了普遍需求。基于人工智能的技术极大地降低了炫酷图像编辑的门槛，不再需要专业软件和耗时的手动操作。深度神经网络通过学习丰富的配对数据，可以产生令人印象深刻的结果，如图像修复、构图、上色和美化。然而，语义图像编辑仍然具有挑战性，它旨在操纵图像内容的高级语义并保持图像的真实性。目前，大规模语言图像模型能够以文本提示为指导实现图像操作，但是详细的文本描述常常不够准确，很难描述细粒度的物体外观。因此，需要开发一种更直观的方法来方便新手和非母语使用者进行精细的图像编辑。
SEED:在大语言模型中播下一颗视觉的"种子"
近年来，在海量文本语料库上进行预训练的大语言模型已趋于成熟，表现出在理解、推理和生成各种开放式文本任务上的卓越能力。最近的研究聚焦于进一步利用大语言模型的强大通用性来提升视觉理解和视觉生成任务的效果，统称为多模态大语言模型。先前的工作通过将预先训练的图像编码器(例如CLIP-ViT)的视觉特征与大语言模型的输入嵌入空间对齐来执行开放式视觉QA。GILL通过将其输出嵌入空间与预训练的稳定扩散模型对齐，从而赋予大语言模型图像生成能力。虽然这些研究促进了技术进步，但在新兴能力方面，多模态大语言模型尚未取得像大预言模型那样的显著成功。
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