视频大模型

UniVidX: A Unified Multimodal Framework for Versatile Video Generation via Diffusion Priors

UniVidX：一种基于扩散先验的统一多模态框架，用于 versatile 视频生成

Houyuan Chen, Hong Li, Xianghao Kong, Tianrui Zhu, Shaocong Xu, Weiqing Xiao, Yuwei Guo, Chongjie Ye, Lvmin Zhang, Hao Zhao, Anyi Rao

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 UniVidX 提出一种统一多模态框架，通过扩散先验实现 versatile 视频生成，采用随机条件掩码、解耦门控LoRA和跨模态自注意力等设计，提升多模态一致性与生成性能。

Comments Project page: https://houyuanchen111.github.io/UniVidX.github.io/ Accepted to ACM Transactions on Graphics (Proceedings of SIGGRAPH 2026)

Journal ref ACM Trans. Graph. 45, 4, Article 51 (July 2026)

Stepper: Stepwise Immersive Scene Generation with Multiview Panoramas

Stepper：基于多视角全景图的分步沉浸式场景生成

Felix Wimbauer, Fabian Manhardt, Michael Oechsle, Nikolai Kalischek, Christian Rupprecht, Daniel Cremers, Federico Tombari

机构 * Google（谷歌） ； University of Oxford（牛津大学） ； MCML ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 Stepper通过分步扩展多视角全景图，解决传统方法在视觉保真度与可探索性之间的权衡问题，实现高质量沉浸式3D场景生成。

Comments Accepted at CVPR 2026 Findings; Find our project page under https://fwmb.github.io/stepper/

Lucid-XR: An Extended-Reality Data Engine for Robotic Manipulation

Lucid-XR：一种用于机器人操控的扩展现实数据引擎

Yajvan Ravan, Adam Rashid, Alan Yu, Kai McClennen, Gio Huh, Kevin Yang, Zhutian Yang, Qinxi Yu, Xiaolong Wang, Phillip Isola, Ge Yang

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； FortyFive Labs（FortyFive实验室） ； Caltech（加州理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； UC San Diego（南加州大学） 纠错

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

AI总结 Lucid-XR通过XR头显直接运行的物理模拟环境生成多模态数据，实现零样本迁移至复杂环境，支持软材料、松散颗粒和刚体接触的精细操控任务。

Comments Project website: https://lucidxr.github.io

World Model for Robot Learning: A Comprehensive Survey

机器人学习的世界模型：全面综述

Bohan Hou, Gen Li, Jindou Jia, Tuo An, Xinying Guo, Sicong Leng, Haoran Geng, Yanjie Ze, Tatsuya Harada, Philip Torr, Oier Mees, Marc Pollefeys, Zhuang Liu, Jiajun Wu, Pieter Abbeel, Jitendra Malik, Yilun Du, Jianfei Yang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Microsoft（微软公司） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 综述从机器人学习角度系统回顾世界模型的快速发展，探讨其与机器人策略的耦合、作为强化学习模拟器的作用以及机器人视频世界模型的发展，总结关键范式与挑战。

Comments 43 pages, 6 figures