图像生成

AgentHOI: Multi-Agent Reasoning for Human-Object-Interaction Video Generation via Implicit Representation Alignment

AgentHOI：通过隐式表示对齐进行人类-物体交互视频生成的多智能体推理

Ziyao Huang, Shunkai Li, Juan Cao, Chenyu Li, Youliang Zhang, Zixiang Zhou, Cong Wang, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent HunYuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对HOI视频生成中现有方法依赖显式运动控制的问题，提出AgentHOI，通过多智能体推理和隐式文本-运动对齐策略，实现文本驱动的HOI视频生成，提升了交互自然性等，改进了复杂场景下的表现。

Comments Under review. The code is available at https://github.com/bone-11/agenthoi

SyncBreaker:Stage-Aware Multimodal Adversarial Attacks on Audio-Driven Talking Head Generation

SyncBreaker：面向音频驱动生成的多模态对抗攻击框架

Wenli Zhang, Xianglong Shi, Sirui Zhao, Xinqi Chen, Guo Cheng, Yifan Xu, Tong Xu, Yong Liao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对音频驱动生成中单模态防护不足的问题，提出SyncBreaker框架，通过多模态联合扰动提升防护效果，有效抑制唇同步和面部动态。

I2VShield: An Efficient Proactive Defense Framework against DiT-based Image-to-Video Models

I2VShield：一种针对基于DiT的图像到视频模型的高效主动防御框架

Yimao Guo, Zuomin Qu, Wei Lu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对I2V模型被滥用问题，提出I2VShield主动防御框架。其包含文本自适应扰动生成框架和非目标多模态注意力干扰攻击两部分。该方法在多数据集和模型上保护性能优，能破坏时空连贯性且降低计算成本。

Walk through Paintings: Egocentric World Models from Internet Priors

穿越绘画：来自互联网先验的自我中心世界模型

Anurag Bagchi, Zhipeng Bao, Homanga Bharadhwaj, Yu-Xiong Wang, Pavel Tokmakov, Martial Hebert

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Toyota Research Institute（丰田研究机构） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EgoWM通过利用互联网先验和轻量级条件层，将预训练视频扩散模型转换为自我中心世界模型，实现可控的未来预测，提升结构一致性评分并降低推理延迟。

ForgeDrive: Bidirectional Cross-Conditioning for Unified Visual-Action Generation in Autonomous Driving

ForgeDrive: 自动驾驶中统一视觉-动作生成的双向交叉条件

Xuchang Zhong, He Zheng, Chenxu Zhao, Tianxiong Lv, Hangqi Fan, Bohua Wang, Yushan Liu, Li Gao, Zhihao Liao, Leigang Luo, Congyang Zhao, Yang Cai

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ForgeDrive统一自回归扩散框架，通过“先动作后想象”范式实现视觉与动作的双向交叉条件，解决级联误差问题，在NAVSIM上优于现有规划器。

Universal Pansharpening Model

通用全分辨率融合基础模型

Hebaixu Wang, Jing Zhang, Haonan Guo, Di Wang, Jiayi Ma, Bo Du, Liangpei Zhang

机构 * School of Electronic Information, Wuhan University（武汉大学电子信息学院） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FoundPS是一种通用全分辨率融合基础模型，通过模态交错Transformer和潜在扩散桥梁模型实现跨传感器和场景的稳健融合，提升全分辨率融合的泛化能力和鲁棒性。

Fundamental Recovery Bounds for SPAD Signals under Stationary Flux

SPAD信号中的扩散

Lior Dvir, Nadav Torem, Mohit Gupta, Yoav Y. Schechner

机构 * Viterbi Faculty of Electrical and Computer Engineering, Technion-Israel Institute of Technology（电气与计算机工程学院，技术学院-以色列理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出利用扩散模型表达图像先验，解决基于SPAD信号的逆问题，并探讨光子计数和检测事件时间对结果的影响。

Physics Closure Matters for Machine Olfaction: A Maxwell-Stefan Graph Solver for Identifiable Dynamic Gas Unmixing

物理闭合对机器嗅觉很重要：用于可识别动态气体解混的麦克斯韦 - 斯蒂芬图求解器

Yue Shi, Liangxiu Han, Xin Zhang, Tam Sobeih

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究气体解混的机器嗅觉逆问题，提出基于麦克斯韦 - 斯蒂芬方程的UnMixNet图神经网络求解器，将多物理正向过程嵌入气体解混，提升单气味识别等能力，且推断浓度与真值相符，学习到可转移物理指纹。

From Camera-Based Sensing to Reasoning: A Comprehensive Review Toward Proactive Vulnerable Road User Safety

从基于摄像头的感知到推理：面向主动弱势道路使用者安全的全面综述

Shucheng Zhang, Yan Shi, Bingzhang Wang, Yuang Zhang, Muhammad Monjurul Karim, Kehua Chen, Chenxi Liu, Mehrdad Nasri, Yinhai Wang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 综述基于摄像头的主动弱势道路使用者安全方法，将文献分为视觉感知、运动建模和行为理解三部分，构成统一分层管道实现早期风险预测和及时干预，纳入新兴AI范式，识别关键挑战并讨论研究方向，提供VRU安全系统开发基础。

Comments 18 pages, 4 figures, 5 tables

Journal ref IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2026, pp. 1-17

Self Gradient Forcing: Native Long Video Extrapolation

自梯度强制：原生长视频外推

Junhao Zhuang, Shiyi Zhang, Yuxuan Bian, Yaowei Li, Yawen Luo, Yijun Liu, Weiyang Jin, Songchun Zhang, Xianglong He, Xuying Zhang, Haoran Li, Haoyang Huang, Zeyue Xue, Nan Duan

机构 * Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对自回归视频扩散方法的历史上下文梯度差距问题，提出自梯度强制（SGF）两阶段训练策略，利用未来视频潜变量损失监督模型将上下文编码为有效因果记忆，在长视频外推实验中效果优于自强制。

Comments Project page: https://zhuang2002.github.io/SelfGradientForcing/

BiWM: Advancing Open-Source Interactive Video World Models with Bidirectional Autoregression

BiWM：利用双向自回归推进开源交互式视频世界模型

Shaohao Rui, Xiaofeng Mao, Zhanyu Zhang, Peijia Lin, Yansong Zhu, Yibo Zhang, Haibin Wan, Zhangrui Zhao, Weijie Ma

机构 * LynnReal AI ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出BiWM框架，通过双向自回归范式将预训练视频骨干转化为交互式世界模型，仅需两阶段训练（微调+分布匹配蒸馏），支持多尺度模型和长程生成，优于现有因果流水线。

PersonaGesture: Single-Reference Co-Speech Gesture Personalization for Unseen Speakers

PersonaGesture: 单参考共语手势个性化用于未见说话人

Xiangyue Zhang, Yiyi Cai, Kunhang Li, Kaixing Yang, You Zhou, Zhengqing Li, Xuangeng Chu, Jiaxu Zhang, Haiyang Liu

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Shanda AI Research Tokyo（Shanda AI东京研究所） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Renmin University（中国人民大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出PersonaGesture，一种基于扩散的管道，用于未见说话人的单参考共语手势个性化。通过编码参考视频并分离身份证据与残差统计修正，提升未见说话人的个性化效果。

Comments Needs to be improved

Delving into Latent Spectral Biasing of Video VAEs for Superior Diffusability

深入探究视频VAE的潜在频谱偏置以实现更优的可扩散性

Shizhan Liu, Xinran Deng, Zhuoyi Yang, Jiayan Teng, Xiaotao Gu, Jie Tang

机构 * Zhipu AI, Beijing, China（智谱AI，北京，中国） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过统计分析发现视频VAE潜在空间的频谱特性对扩散训练至关重要，提出局部相关正则化和潜在掩码重建两种轻量级正则化器，实现3倍收敛加速和10%视频奖励提升。

HunyuanVideo-HOMA: Generic Human-Object Interaction in Multimodal Driven Human Animation

混元视频-HOMA：多模态驱动人体动画中的通用人机交互

Ziyao Huang, Zixiang Zhou, Juan Cao, Yifeng Ma, Yi Chen, Zejing Rao, Zhiyong Xu, Hongmei Wang, Qin Lin, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对人体-物体交互视频生成的局限，提出混元视频-HOMA弱条件多模态驱动框架，通过稀疏解耦运动引导等方法，将外观和运动信号编码融合，经优化训练，在弱监督下性能达先进水平，还具文本生成和物体操纵通用性。

Learning to Navigate Efficiently with Only 0.58M Trainable Parameters

仅用58万个可训练参数学习高效导航

Edward Beng Wai Tan, Siew-Kei Lam

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究视觉导航中单个任务族所需规模及替代结构，提出分解式导航模型，仅用少量可训练参数，在导航任务中接近最先进模型性能，还能用于无目标探索，故障模式可解析纠正。

Comments 6 pages, 4 figures. Under review

CGGS: Consistency-Augmented Geometric Gaussian Splatting for Ego-Centric 3D Scene Generation

CGGS：用于以自我为中心的3D场景生成的一致性增强几何高斯点云渲染

Zhenyu Sun, Xiaohan Zhang, Qi Liu, Huan Wang

机构 * School of Future Technology, South China University of Technology（华南理工大学未来技术学院） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工程学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.GR

AI总结 针对以自我为中心的3D场景生成难题，提出CGGS框架。通过微调多视图潜在扩散模型生成2D内容，利用光流等估计深度产生点云，再经几何细化器优化3D高斯重建，提升视觉质量与几何结构。

Comments Update format

Journal ref IEEE Transactions on Image Processing, vol. 35, pp. 7670-7684, 2026

Benchmarking Unlearning for Vision Transformers

对视觉变换器的去学习进行基准测试

Kairan Zhao, Iurie Luca, Peter Triantafillou

机构 * University of Warwick, United Kingdom（沃里克大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究首次对视觉变换器的去学习算法进行基准测试，评估不同数据集、算法和协议的影响，揭示了VTs在记忆训练数据方面的特性及性能基线。

Comments Accepted at CoLLAs 2026 (Oral Presentation)

MagicPrompt: Ultra-Lightweight Prompt Tuning for Video Generation

MagicPrompt：用于视频生成的超轻量级提示调整

Yinhan Zhang, Dingwei Tan, Xianghao Kong, Yue Ma, Yeying Jin, Anyi Rao

机构 * HKUST（香港科技大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对大规模视频扩散模型下游任务微调计算成本高的问题，提出MagicPrompt轻量级框架。采用注意力嵌入提示调整和双空间奖励反馈优化，在可训练参数不到1%时达竞争性能，显著降低训练成本。

MeanFlowNFT: Bringing Forward-Process RL to Average-Velocity Generators

MeanFlowNFT：将前向过程强化学习引入平均速度生成器

Yushi Huang, Xiangxin Zhou, Jun Zhang, Liefeng Bo, Tianyu Pang

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究将强化学习应用于MeanFlow生成器的问题，核心方法是引入MeanFlowNFT，受MeanFlow恒等式启发构建预测器并应用DiffusionNFT目标，主要贡献是改进基线，在多数指标上超越现有方法，少步采样时能超越多步强化学习调整的扩散模型。

Comments Project Page: https://harahan.github.io/meanflownft-project-page/, GitHub: https://github.com/Harahan/MeanFlowNFT, Hugging Face: https://huggingface.co/Harahan/MeanFlowNFT, Demo: https://huggingface.co/spaces/Harahan/meanflownft-fewstep-generation

Timeripple: Accelerating vDiTs by Understanding the Spatio-Temporal Correlations in Latent Space

Timeripple：通过理解潜在空间中的时空相关性加速视频扩散变换器

Wenxuan Miao, Yulin Sun, Aiyue Chen, Jing Lin, Yiwu Yao, Yiming Gan, Jieru Zhao, Jingwen Leng, Minyi Guo, Yu Feng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Qizhi Institute（上海启智研究院） ； Huawei Technologies Co.,Ltd（华为技术有限公司） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Science（中国科学院计算技术研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对视频生成中vDiT模型推理延迟问题，利用潜在空间时空相关性，提出轻量级自适应重用策略，通过重用相关令牌部分注意力分数近似计算，相比现有技术计算节省85%，且视频质量损失小。

3D Scene Graph Prediction: Generating Hierarchical Models from Partially Observed Environments

3D场景图预测：从部分观测环境生成层次模型

Siyi Hu, Jared Strader, Hyungtae Lim, Luca Carlone

机构 * Laboratory for Information & Decision Systems (LIDS), Massachusetts Institute of Technology（信息与决策系统实验室（LIDS），麻省理工学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Oakland University（奥克兰大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对机器人部分观测环境的场景预测问题，提出自上而下框架合成含房间层和物体层的3D场景图，用混合域图扩散模型等方法，相比其他方法对分布外部分平面图泛化性更好，能在真实场景预测。

Comments Accepted at IROS 2026. Main paper: 8 pages, 3 figures, 3 tables. Includes a supplementary appendix

BrainFIBRE: A Foundation Model via Information Decomposition for Brain Microstructure

BrainFIBRE：基于信息分解的脑微结构基础模型

Zijian Dong, Yi Lin, Fang Ji, Jianxiong Zhou, Kwun Kei Ng, Juan Helen Zhou

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出BrainFIBRE，首个脑微结构基础模型，通过自监督部分信息分解（SPID）和反事实候选构建（CCC）从NODDI图谱中解缠独特、协同和冗余信息，在多种预测任务上达到最优性能。

Comments ECCV 2026. Author name corrected in V2

Curvature-Adaptive Consistency Flow Matching: Autonomous Trajectory Optimization via Reinforcement Learning

曲率自适应一致性流匹配：基于强化学习的自主轨迹优化

Songtao Tian, Guhan Chen, Bohan Li, Jingyi Ma, Zixiong Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出曲率自适应一致性流匹配（CACFM），利用强化学习代理动态构建效率导向课程，优先处理关键区域，在FLUX和SDXL等大规模模型上实现最先进结果，极少数步下保持高视觉保真度。

Comments Accepted by ECCV 2026

Dynamic Interaction-Aware and Causality-Disentangled Framework for Multimodal Sentiment Analysis

动态交互感知与因果解耦的多模态情感分析框架

Guangyuan Dong, Ziwei Hong, Shenghao Liu, Chenyu Wu, Yuanyuan Fang, Zihao Li, Xudong Zhang, Bingchen Liu, Yuchen Zhang, Haitao Ding, Zhenzhou Zhou, Ziyu Song

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 提出动态多模态因果解耦与自适应融合框架（MCAF），通过因果干预模块解耦语言模态的偏见，动态路由器实时评估交互状态并自适应融合，以及条件扩散去噪模块过滤噪声，在CMU-MOSI和CMU-MOSEI上取得最优分类性能。

Comments This preprint is withdrawn for unauthorized posting and incorrect author metadata.It was uploaded without full consent of all co-authors, with wrong name and affiliation information. We withdraw it to avoid copyright disputes. This corrects submission irregularities only, not academic content or conclusions

Wan-Dancer: A Hierarchical Framework for Minute-scale Coherent Music-to-Dance Generation

万舞者：一种用于分钟级连贯音乐到舞蹈生成的分层框架

Mingyang Huang, Peng Zhang, Li Hu, Guangyuan Wang, Ruoshi Zhang, Yi Lu, Gang Cheng, Bang Zhang

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对从音乐生成舞蹈视频的挑战，提出万舞者分层框架，解耦过程为全局关键帧规划和局部时间细化，利用音乐上下文确保连贯，通过动态帧率自适应等创新，突破时长限制，在多舞蹈类型上表现出色，达新的技术水平。

Comments project: https://humanaigc.github.io/wan-dancer-project/, code: https://github.com/Wan-Video/Wan-Dancer, modelscope: https://www.modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan-Dancer-14B, huggingface: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-Animate-14B

ACID: Adaptive Caching for vIDeo generation

ACID：用于视频生成的自适应缓存

Om Agrawal, Saurabh Agarwal, Aditya Akella

机构 * UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究视频扩散模型推理慢问题，提出ACID自适应缓存方法，通过监测漂移信号变化动态切换阈值，无需重新训练，可插入现有缓存方法，实验证明其能显著提升推理速度且质量退化可忽略。

Comments 16 pages, 12 figures

Flow Matching in Feature Space for Stochastic World Modeling

特征空间中的流匹配用于随机世界建模

Francois Porcher, Nicolas Carion, Karteek Alahari, Shizhe Chen

机构 * FAIR at Meta（Meta的FAIR） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出FlowWM，在预训练特征空间中直接进行流匹配，通过可微一步投影机制实现高效训练，在合成和真实基准上提升感知性能、模式覆盖和时域鲁棒性。

Comments 24 pages, 18 figures, 6 tables

Teacher-Guided Causal Interventions for Image Denoising: Orthogonal Content-Noise Disentanglement in Vision Transformers

教师引导的因果干预用于图像去噪：视觉变换器中的正交内容-噪声解构

Kuai Jiang, Zhaoyan Ding, Guijuan Zhang, Dianjie Lu, Zhuoran Zheng

机构 * China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； Shandong Normal University（山东师范大学） ； Qilu University of Technology（青岛科技大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 教师引导的因果解构网络通过正交解构提升图像去噪的鲁棒性和效率。

Comments 15 pages, 5 figures, and 5 tables. Revised manuscript. Kuai Jiang and Zhaoyan Ding contributed equally to this work

Your Data Manifold is Secretly a Reward Model: Shell-LCC for Text-to-Video Generation

你的数据流形实际上是一个奖励模型：Shell-LCC 用于文本到视频生成

Shihao Zhang, Yunzhi Li, Yuguang Yan, Junzhe Zhang, Wei Zhao, Bohan Wang, Hanwang Zhang

机构 * Huawei Central Research Institute（华为中央研究院） ； Guangdong University of Technology（广东技术大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出 Shell-LCC 方法，通过建模高质量 SFT 数据的流形结构，提供密集、可微且几乎零成本的奖励信号，以提升文本到视频生成质量，减少低层失真。

Comments ECCV 2026

Generalization and Memorization in Rectified Flow

修正流中的泛化与记忆化

Mingxing Rao, Daniel Moyer

机构 * Vanderbilt University（范德比大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：image synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文研究修正流模型的记忆行为，通过成员推断攻击测试统计量揭示其记忆机制，并提出复杂度校准指标，提升攻击性能并抑制记忆化以保持生成质量。