视频大模型

Diff4Splat: Controllable 4D Scene Generation with Latent Dynamic Reconstruction Models

Diff4Splat：基于潜在动态重建模型的可控4D场景生成

Panwang Pan, Chenguo Lin, Jingjing Zhao, Chenxin Li, Yuchen Lin, Haopeng Li, Honglei Yan, Kairun Wen, Yunlong Lin, Yixuan Yuan, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； CUHK（香港中文大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 Diff4Splat通过单张图像和相机轨迹生成可控的4D场景，结合视频扩散模型的生成先验与大规模4D数据集学习的几何和运动约束，在单次前向传递中直接预测可变形3D高斯场，无需测试时优化。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project page: https://paulpanwang.github.io/Diff4Splat

MotionAdapter: Video Motion Transfer via Content-Aware Attention Customization

MotionAdapter: 通过内容感知注意力定制实现视频动作迁移

Zhexin Zhang, Yangyang Xu, Yifeng Zhu, Long Chen, Yong Du, Shengfeng He, Jun Yu

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Ocean University of China（中国海洋大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(abstract)；text-to-video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MotionAdapter框架，通过解耦动作与外观并自适应定制动作，实现DiT视频扩散模型中的稳健动作迁移，实验表明其在质量和定量评估中优于现有方法，支持复杂动作迁移与编辑。