图像生成

ARDY: Autoregressive Diffusion with Hybrid Representation for Interactive Human Motion Generation

ARDY：用于交互式人体运动生成的具有混合表示的自回归扩散

Kaifeng Zhao, Mathis Petrovich, Haotian Zhang, Tingwu Wang, Siyu Tang, Davis Rempe

机构 * NVIDIA（英伟达） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(title)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 研究旨在解决交互式应用中人体运动生成问题，提出ARDY框架，采用混合表示和两阶段自回归变压器去噪器，能通过在线文本提示和运动学约束实现高保真运动生成，经评估验证了有效性和实用性。

Comments ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH 2026)

PanoImager: Geometry-Guided Novel View Synthesis and Reconstruction from Sparse Panoramic Views

PanoImager：基于几何引导的稀疏全景视图新视角合成与重建

Zhisong Xu, Takeshi Oishi

机构 * Institute of Industrial Science, The University of Tokyo（东京大学生产技术研究所） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出PanoImager框架，无需SfM，结合前馈位姿/深度先验、几何条件扩散视图补全和深度引导3DGS优化，从稀疏全景图像实现稳定新视角合成与重建。

Comments IROS 2026

Elastic3D: Controllable Stereo Video Conversion with Guided Latent Decoding

Elastic3D：基于引导潜解码的可控立体视频转换

Nando Metzger, Prune Truong, Goutam Bhat, Konrad Schindler, Federico Tombari

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对沉浸式3D内容需求，提出Elastic3D方法，基于（条件）潜扩散，用引导VAE解码器确保高质量立体视频输出，能让用户在推理时控制立体效果强度，实验表明其优于传统及现有基线。

Comments Project page: elastic3d.github.io

On the Approximation of Optimal Control in Regime-Switching Diffusions

关于状态切换扩散中最优控制的逼近

Somnath Pradhan, Dinesh Rathia

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究状态切换扩散中最优控制策略的逼近与简化问题，利用方程正则性、策略密度结果等，构建Euler - Maruyama逼近和有限状态逼近，证明相关收敛性，为该类控制问题提供系统逼近框架及数值实现依据。