视频大模型

Enhancing Physical Plausibility in Video Generation by Reasoning the Implausibility

通过推理不合理的部分来增强视频生成的物理合理性

Yutong Hao, Chen Chen, Ajmal Saeed Mian, Chang Xu, Daochang Liu

机构 * University of Western Australia（西澳大利亚大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需训练的框架，在推理阶段通过显式推理不合理性来提升视频生成的物理合理性，通过同步解耦引导策略和物理感知推理流程，有效抑制不合理内容，提升物理真实性。

Rethinking Position Embedding as a Context Controller for Multi-Reference and Multi-Shot Video Generation

重新思考位置嵌入作为多参考和多镜头视频生成的上下文控制器

Binyuan Huang, Yuning Lu, Weinan Jia, Hualiang Wang, Mu Liu, Daiqing Yang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PoCo方法，通过引入位置嵌入作为额外的上下文控制，解决多参考和多镜头视频生成中参考混淆问题，提升跨镜头一致性和参考保真度。

Comments Accepted to CVPR 2026

Vid-Freeze: Protecting Images from Malicious Image-to-Video Generation via Temporal Freezing

Vid-Freeze：通过时间冻结保护图像免受恶意图像到视频生成的侵害

Rohit Chowdhury, Aniruddha Bala, Rohan Jaiswal, Siddharth Roheda

机构 * Samsung（三星） 纠错

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

AI总结 本文提出Vid-Freeze，通过在生成视频中添加不可察觉的扰动，强制时间冻结，抑制I2V模型中的注意力动态，从而阻止恶意内容生成。

Comments Under Review at ACM-MM 26

OP-GRPO: Efficient Off-Policy GRPO for Flow-Matching Models

OP-GRPO：用于流匹配模型的高效非策略GRPO

Liyu Zhang, Kehan Li, Tingrui Han, Tao Zhao, Yuxuan Sheng, Shibo He, Chao Li

机构 * College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； Central Research Institute, Huawei（华为中央研究院） 纠错

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

AI总结 OP-GRPO通过高效非策略训练方法提升流匹配模型生成质量，通过高质轨迹选择与重要采样修正，实现训练效率提升34.2%。

ATSS: Detecting AI-Generated Videos via Anomalous Temporal Self-Similarity

ATSS：通过异常时间自相似性检测AI生成视频

Hang Wang, Chao Shen, Lei Zhang, Zhi-Qi Cheng

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ATSS方法，通过三重相似性表示和跨注意融合机制，检测AI生成视频的异常时间自相似性，优于现有方法，在多个基准上表现更优。

Comments 16 pages, 4 figures

HVG-3D: Bridging Real and Simulation Domains for 3D-Conditional Hand-Object Interaction Video Synthesis

HVG-3D: 联接真实与仿真领域用于3D条件手-物体交互视频合成

Mingjin Chen, Junhao Chen, Zhaoxin Fan, Yujian Lee, Zichen Dang, Lili Wang, Yawen Cui, Lap-Pui Chau, Yi Wang

机构 * Dept. of EEE, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学电机及电子工程学系） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院未来区块链与隐私计算北京高精尖创新中心） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Normal-Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院虚拟现实技术与系统国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 HVG-3D提出一种统一框架，通过显式3D表示条件生成3D-aware手-物体交互视频，结合3D ControlNet与扩散架构，实现高保真度与时空可控性。

Comments Project page: https://hvg3d.github.io/

VideoCoF: Unified Video Editing with Temporal Reasoner

VideoCoF：基于时间推理的统一视频编辑

Xiangpeng Yang, Ji Xie, Yiyuan Yang, Yue Ma, Yan Huang, Min Xu, Qiang Wu

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 VideoCoF通过引入时间推理机制，解决视频编辑中精度与统一性的矛盾，实现无需掩码的精确区域映射和细粒度编辑，验证了方法的高效性与有效性。

Comments Accepted by CVPR 2026, Project Page: https://videocof.github.io/