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ThinkV2V：激活MLLM推理的视频编辑框架
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AI 综述
2026年10月1日，HuggingFace Daily Papers 收录社区热门论文《ThinkV2V：释放 MLLM 推理能力，实现指令引导的视频编辑》。该工作提出 ThinkV2V，一个推理驱动的指令引导视频编辑框架：在视觉生成前显式激活 MLLM 思考，并通过 MLLM-to-DiT 架构将思考转化为精炼的条件信号。方法上结合渐进式课程训练与推理时思考扩展，同时构建了 ThinkV2V-150K 数据集与 ThinkV2V-Bench 基准。实验结果显示，其 5B 规模 DiT 模型在复杂与标准编辑场景均达到 SOTA，并显著超越更大的 10B 规模基线。目前该报道为事件最新进展，尚无后续报道。
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最新进展10月1日 10:37
ThinkV2V 论文登上 HuggingFace Daily Papers，5B 模型编辑性能达 SOTA。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）ThinkV2V：释放 MLLM 推理能力，实现指令引导的视频编辑
ThinkV2V 是一个推理驱动的指令引导视频编辑框架，在视觉生成前显式激活 MLLM 思考，通过 MLLM-to-DiT 架构将思考转化为精炼的条件信号。它结合渐进式课程训练与推理时思考扩展，并构建了 ThinkV2V-150K 数据集和 ThinkV2V-Bench 基准。实验显示其 5B 规模 DiT 模型在复杂与标准编辑场景均达 SOTA，显著超越更大的 10B 规模基线。
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