Buchumschlag

MicroCinema: A Divide-and-Conquer Approach for Text-to-Video Generation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Yanhui, Bao, Jianmin, Weng, Wenming, Feng, Ruoyu, Yin, Dacheng, Yang, Tao, Zhang, Jingxu, Zhao, Qi Dai Zhiyuan, Wang, Chunyu, Qiu, Kai, Yuan, Yuhui, Tang, Chuanxin, Sun, Xiaoyan, Luo, Chong, Guo, Baining
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

CCEdit: Creative and Controllable Video Editing via Diffusion Models
von: Feng, Ruoyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

VolumeDiffusion: Flexible Text-to-3D Generation with Efficient Volumetric Encoder
von: Tang, Zhicong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Progressive Divide-and-Conquer via Subsampling Decomposition for Accelerated MRI
von: Wang, Chong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GlobalPaint: Spatiotemporal Coherent Video Outpainting with Global Feature Guidance
von: Pan, Yueming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Divide and Conquer: Decoupled Representation Alignment for Multimodal World Models
von: Xiao, Junyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Divide and Conquer: Language Models can Plan and Self-Correct for Compositional Text-to-Image Generation
von: Wang, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion Models without Classifier-free Guidance
von: Tang, Zhicong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MageBench: Bridging Large Multimodal Models to Agents
von: Zhang, Miaosen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Note on Quantum Divide and Conquer for Minimal String Rotation
von: Wang, Qisheng
Veröffentlicht: (2022)

Dynamic Dual Buffer with Divide-and-Conquer Strategy for Online Continual Learning
von: Dai, Congren, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Divide, Conquer and Combine: A Training-Free Framework for High-Resolution Image Perception in Multimodal Large Language Models
von: Wang, Wenbin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Try, Check and Retry: A Divide-and-Conquer Framework for Boosting Long-context Tool-Calling Performance of LLMs
von: Chen, Kunfeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DCDM: Divide-and-Conquer Diffusion Models for Consistency-Preserving Video Generation
von: Zhao, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Control Large Language Models via Divide and Conquer
von: Li, Bingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dividing and Conquering the Van Vleck Catastrophe
von: Simon, Sophia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Divide (Text) and Conquer (Sentiment): Improved Sentiment Classification by Constituent Conflict Resolution
von: Kościałkowski, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PDC-Net: Pattern Divide-and-Conquer Network for Pelvic Radiation Injury Segmentation
von: Xiong, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DCARL: A Divide-and-Conquer Framework for Autoregressive Long-Trajectory Video Generation
von: Ouyang, Junyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

UniChest: Conquer-and-Divide Pre-training for Multi-Source Chest X-Ray Classification
von: Dai, Tianjie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Divide and Conquer: Static-Dynamic Collaboration for Few-Shot Class-Incremental Learning
von: Bao, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FPGA Divide-and-Conquer Placement using Deep Reinforcement Learning
von: Wang, Shang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing LLM Character-Level Manipulation via Divide and Conquer
von: Xiong, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Divide and Conquer: Object Co-occurrence Helps Mitigate Simplicity Bias in OOD Detection
von: Dai, Boyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DivCon: Divide and Conquer for Complex Numerical and Spatial Reasoning in Text-to-Image Generation
von: Jia, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DCText: Scheduled Attention Masking for Visual Text Generation via Divide-and-Conquer Strategy
von: Song, Jaewoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Single-Reset Divide & Conquer Imitation Learning
von: Chenu, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Divide-and-Conquer Approach to Persistent Homology
von: Li, Chenghui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Divide and Conquer with Two Rounds of Communication
von: Kal, Niladri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Divide-and-Conquer Simulation of Open Quantum Systems
von: Azevedo, Thiago Melo D., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion Generative Modelling for Divide-and-Conquer MCMC
von: Trojan, C., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Divide and Conquer based Symbolic Vulnerability Detection
von: Scherb, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Qubit Mapping: The Adaptive Divide-and-Conquer Approach
von: Huang, Yunqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Polarization Entrepreneurs: Dividing to Conquer in the Trump Era
von: Christoph H. Stefes, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Measuring the Component of a Divide and Conquer Skeleton
von: M. Printista
Veröffentlicht: (2009)

Divide and Conquer: Reliable Multi-View Evidential Learning for Deepfake Detection
von: Kang, Xiaolu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Visual Para-Thinker: Divide-and-Conquer Reasoning for Visual Comprehension
von: Xu, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Causal Discovery for Cross-Sectional Data Based on Super-Structure and Divide-and-Conquer
von: Wang, Wenyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hierarchical Divide-and-Conquer for Fine-Grained Alignment in LLM-Based Medical Evaluation
von: Zheng, Shunfan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Temporal Divide-and-Conquer Anomaly Actions Localization in Semi-Supervised Videos with Hierarchical Transformer
von: Osman, Nada, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Divide and Conquer: Multimodal Video Deepfake Detection via Cross-Modal Fusion and Localization
von: Li, Qingcao, et al.
Veröffentlicht: (2026)