视频大模型

LibraGen: Playing a Balance Game in Subject-Driven Video Generation

LibraGen：在以主题驱动的视频生成中进行平衡游戏

Jiahao Zhu, Shanshan Lao, Lijie Liu, Gen Li, Tianhao Qi, Wei Han, Bingchuan Li, Fangfang Liu, Zhuowei Chen, Tianxiang Ma, Qian HE, Yi Zhou, Xiaohua Xie

机构 * Pazhou Laboratory (Huangpu)（黄埔实验室（ Pazhou）） 纠错

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

AI总结 LibraGen通过平衡视频生成基础模型的内在先验与主题到视频能力，提出了一种新的框架，采用质量优先策略和动态分类器自由引导方案，提升生成效果。

Generate Any Scene: Scene Graph Driven Data Synthesis for Visual Generation Training

生成任意场景：基于场景图的数据合成用于视觉生成训练

Ziqi Gao, Weikai Huang, Jieyu Zhang, Aniruddha Kembhavi, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Generate Any Scene，通过系统生成场景图来合成高质量数据，用于提升视觉生成模型的合成能力与语义对齐。

Comments ICLR 2026

Kinema4D: Kinematic 4D World Modeling for Spatiotemporal Embodied Simulation

Kinema4D: 用于空间时间具身模拟的运动学4D世界建模

Mutian Xu, Tianbao Zhang, Tianqi Liu, Zhaoxi Chen, Xiaoguang Han, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） ； SSE, CUHKSZ（香港中文大学深圳校区SSE） 纠错

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

AI总结 本文提出Kinema4D，一种基于动作条件的4D生成机器人模拟器，通过精确的4D机器人控制表示和环境反应的生成建模，实现了高精度的空间时间交互模拟，并首次展示零样本迁移能力。

Comments Project page: https://mutianxu.github.io/Kinema4D-project-page/

DreamPlan: Efficient Reinforcement Fine-Tuning of Vision-Language Planners via Video World Models

DreamPlan: 通过视频世界模型高效强化微调视觉语言规划器

Emily Yue-Ting Jia, Weiduo Yuan, Tianheng Shi, Vitor Guizilini, Jiageng Mao, Yue Wang

机构 * USC Physical Superintelligence Lab（USC物理超智能实验室） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(abstract)

AI总结 DreamPlan通过视频世界模型高效强化微调视觉语言规划器，利用零样本VLM生成探索数据训练动作条件视频生成模型，再通过ORPO在虚拟环境中微调VLM，提升物体 manipulation 成功率。