视频大模型

The Quest for Generalizable Motion Generation: Data, Model, and Evaluation

可泛化动作生成的探索：数据、模型与评估

Jing Lin, Ruisi Wang, Junzhe Lu, Ziqi Huang, Guorui Song, Ailing Zeng, Xian Liu, Chen Wei, Wanqi Yin, Qingping Sun, Zhongang Cai, Lei Yang, Ziwei Liu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一个综合框架，通过数据、建模和评估三大支柱将视频生成知识迁移至动作生成，引入大规模数据集和改进模型，提升动作生成的泛化能力。

Comments Homepage: https://motrixlab.github.io/2026_iclr_vimogen

ShotBench: Expert-Level Cinematic Understanding in Vision-Language Models

ShotBench：视觉语言模型中的专家级电影叙事理解

Hongbo Liu, Jingwen He, Yi Jin, Dian Zheng, Yuhao Dong, Fan Zhang, Ziqi Huang, Yinan He, Yangguang Li, Weichao Chen, Yu Qiao, Wanli Ouyang, Shengjie Zhao, Ziwei Liu

机构 * Tongji University（同济大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ShotBench基准测试，用于评估视觉语言模型对电影叙事语言的理解能力，通过专家标注的3500多对问答数据揭示现有模型在细粒度视觉线索和复杂空间推理上的不足，并开发ShotVL模型在该基准上取得新突破。

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (NeurIPS 2025)