图像生成

Retrieval-Driven Training-Free AI-Generated Video Attribution

检索驱动的无训练AI生成视频溯源

Renxi Cheng, Chaolei Han, Jie Gui, Hongsong Wang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（东南大学网络空间科学与工程学院） ； Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 针对现有视觉溯源方法泛化性不足的问题，本文提出检索驱动的无训练AI生成视频溯源范式，基于生成指纹的流程在GenVidBench上实现优于SOTA的检测与溯源性能。

CompoSE: Compositional Synthesis and Editing of 3D Shapes via Part-Aware Control

CompoSE：通过部分感知控制进行3D形状的组合合成与编辑

Habib Slim, Shariq Farooq Bhat, Mohamed Elhoseiny, Yifan Wang, Mike Roberts

机构 * King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（卡布斯大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 本文提出CompoSE方法，通过部分感知控制实现3D形状的组合合成与编辑，核心方法是使用扩散变压器架构在局部和全局之间交替处理部分，并通过新颖的条件技术确保对用户输入的强遵循，主要贡献是无需部分级文本提示即可直接从用户粗略布局指导中学习部分语义和对称性。

ActionParty: Multi-Subject Action Binding in Generative Video Games

ActionParty：生成视频游戏中的多主体动作绑定

Alexander Pondaven, Ziyi Wu, Igor Gilitschenski, Philip Torr, Sergey Tulyakov, Fabio Pizzati, Aliaksandr Siarohin

机构 * Snap Research（Snap研究院） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ActionParty，一种可控制多主体的生成视频游戏世界模型，通过引入主体状态标记和空间偏置机制，提升动作关联准确性与身份一致性。

Comments ECCV 2026 - Project page: https://action-party.github.io/

Node-Wise Dynamic Optimal Control for Evolutionary Games on General Multilayer Networks

通用多层网络上演化博弈的节点级动态最优控制

Rio Aurachman, Giuliano Punzo

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对通用多层网络中演化博弈的最优控制问题，通过求解哈密尔顿-雅可比-贝尔曼方程得到节点级动态最优激励的解析解，经数值验证后与现有文献结果对比，为促进种群合作提供了新方案。

Comments 17 pages, 5 figures, 2 tables

Choose What to Manipulate: Revealing Data Scaling Laws in Bounding-Box Guided Policies for Semantic Manipulation

学习操控一切：揭示在边界框引导策略中的数据扩展定律

Yihao Wu, Jinming Ma, Junbo Tan, Yanzhao Yu, Shoujie Li, Mingliang Zhou, Diyun Xiang, Xueqian Wang

机构 * Center for Intelligent Control and Telescience, Tsinghua Shenzhen International Graduate School（智能控制与遥科学中心，清华大学深圳国际研究生院） ； Beijing Xiaomi Robot Technology Co., Ltd（北京小米机器人科技有限公司） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出利用边界框指令提升语义操控的泛化能力，并揭示数据扩展定律，通过高效数据收集和解耦框架实现85%的成功率。

Unified continuous-time q-learning for mean-field game and mean-field control problems

面向平均场博弈与平均场控制问题的统一连续时间Q学习方法

Xiaoli Wei, Xiang Yu, Fengyi Yuan

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对环境模拟器无法直接获取群体分布的场景，提出解耦Iq函数，设计统一参数化Q学习算法，验证其在MFG与MFC学习任务中的有效性。