视频大模型

CT-1: Vision-Language-Camera Models Transfer Spatial Reasoning Knowledge to Camera-Controllable Video Generation

CT-1：视觉-语言-相机模型将空间推理知识转移到相机可控的视频生成

Haoyu Zhao, Zihao Zhang, Jiaxi Gu, Haoran Chen, Qingping Zheng, Pin Tang, Yeyin Jin, Yuang Zhang, Junqi Cheng, Zenghui Lu, Peng Shu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent（腾讯） ； Xiamen University（厦门大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 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CT-1模型，通过准确估计相机轨迹将空间推理知识转移到视频生成中，利用小波正则化损失和视频扩散模型提升相机控制精度，实验显示其生成的视频质量高且控制准确率提升25.7%。

PoseGen: In-Context LoRA Finetuning for Pose-Controllable Long Human Video Generation

PoseGen: 一种基于上下文LoRA微调的长人类视频生成框架

Jingxuan He, Busheng Su, Finn Wong

机构 * Xiaoice, China（小冰公司，中国） ； The University of Sydney, Australia（悉尼大学，澳大利亚） 纠错

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

AI总结 PoseGen通过上下文LoRA微调实现对人物姿态的精细控制，生成长时长视频，解决了身份漂移和视频长度限制问题。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings

Camera Artist: A Multi-Agent Framework for Cinematic Language Storytelling Video Generation

Camera Artist: 一种多智能体框架用于电影语言叙事视频生成

Haobo Hu, Qi Mao, Yuanhang Li, Libiao Jin

机构 * School of Information and Communication Engineering, Communication University of China（中国传媒大学信息与通信工程学院） ； State Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title)

AI总结 Camera Artist通过引入专门的 cinematography shot agent，增强了镜头间叙事连贯性和电影语言表达，提升了视频叙事的连贯性和表现力。

Beyond Flicker: Detecting Kinematic Inconsistencies for Generalizable Deepfake Video Detection

超越闪烁：检测可泛化深度伪造视频检测中的运动不一致

Alejandro Cobo, Roberto Valle, José Miguel Buenaposada, Luis Baumela

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

AI总结 本文提出合成视频生成方法，通过引入微妙的运动不一致来训练模型，从而提升深度伪造视频检测的泛化能力。