视频大模型

Human Video Generation from a Single Image with 3D Pose and View Control

从单张图像生成人类视频：结合3D姿态和视角控制

Tiantian Wang, Chun-Han Yao, Tao Hu, Mallikarjun Byrasandra Ramalinga Reddy, Ming-Hsuan Yang, Varun Jampani

机构 * Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Merced, CA 95343, United States.（电子工程与计算机科学系，加州大学默塞德分校） ； Stability AI, Los Angeles, CA 90067, United States.（Stability AI） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；video diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出HVG模型，通过3D姿态和视角控制从单张图像生成高质量多视角人类视频，解决了衣物褶皱和时空一致性问题。

MoSA: Motion-Coherent Human Video Generation via Structure-Appearance Decoupling

MoSA: 通过结构-外观解耦生成运动一致的人体视频

Haoyu Wang, Hao Tang, Donglin Di, Zhilu Zhang, Wangmeng Zuo, Feng Gao, Siwei Ma, Shiliang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机学院，北京大学） ； School of Arts（艺术学院） ； Li Auto（力汽车） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MoSA通过结构-外观解耦生成运动一致的人体视频，引入Human-Aware Dynamic Control模块和接触约束，提升细粒度控制与人-环境交互建模，实现更逼真的人体视频生成。

Comments Accepted by ICLR 2026. Project: https://hywang2002.github.io/MoSA

Improving Motion in Image-to-Video Models via Adaptive Low-Pass Guidance

通过自适应低通引导改进图像到视频模型中的运动

June Suk Choi, Kyungmin Lee, Sihyun Yu, Yisol Choi, Jinwoo Shin, Kimin Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 视频生成 ：text-to-video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出自适应低通引导方法，通过调整图像频率内容提升图像到视频生成的动态效果，同时保持图像质量和文本对齐度。

Comments Project page: http://choi403.github.io/ALG