视频大模型

FreeSpec: Training-Free Long Video Generation via Singular-Spectrum Reconstruction

FreeSpec: 通过奇异谱重建实现无训练长视频生成

Fangda Chen, Shanshan Zhao, Longrong Yang, Chuanfu Xu, Zhigang Luo, Long Lan

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； Alibaba International Digital Commerce（阿里巴巴国际数字商务） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Xiangjiang Laboratory（湘江实验室） 纠错

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

AI总结 FreeSpec通过奇异谱重建方法解决长视频生成中的内容漂移和时间不一致问题，利用低秩谱引导和高秩重建基，提升空间细节和时间动态的保留能力。

ActCam: Zero-Shot Joint Camera and 3D Motion Control for Video Generation

ActCam: 零样本联合摄像机和3D运动控制用于视频生成

Omar El Khalifi, Thomas Rossi, Oscar Fossey, Thibault Fouque, Ulysse Mizrahi, Philip Torr, Ivan Laptev, Fabio Pizzati, Baptiste Bellot-Gurlet

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 ActCam通过零样本方法实现视频生成中演员动作与摄像机轨迹的联合控制，通过几何一致的条件生成提升摄像机适应性和动作真实性。

Comments SIGGRAPH 2026

MACE-Dance: Motion-Appearance Cascaded Experts for Music-Driven Dance Video Generation

MACE-Dance: 基于动作-外观级联专家的音乐驱动舞蹈视频生成

Kaixing Yang, Jiashu Zhu, Xulong Tang, Ziqiao Peng, Xiangyue Zhang, Puwei Wang, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Hongyan Liu, Jun He

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） ； Wuhan University（武汉大学） ； 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MACE-Dance框架，结合级联混合专家模型，实现音乐驱动的高质量舞蹈视频生成，通过动作和外观专家分别生成3D动作和视频，提升视觉一致性和动作真实感。

Comments Accepted by SIGGRAPH 2026

Sparse VideoGen2: Accelerate Video Generation with Sparse Attention via Semantic-Aware Permutation

稀疏视频生成2：通过语义感知排列加速视频生成

Shuo Yang, Haocheng Xi, Yilong Zhao, Muyang Li, Jintao Zhang, Han Cai, Yujun Lin, Xiuyu Li, Chenfeng Xu, Jianfei Chen, Song Han, Kurt Keutzer, Ion Stoica

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； MIT（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford University（斯坦福大学） 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SVG2框架，通过语义感知排列提升视频生成的准确性和效率，实现生成质量与效率的帕累托最优。

DOLLAR: Few-Step Video Generation via Distillation and Latent Reward Optimization

DOLLAR: 通过蒸馏和潜在奖励优化实现少步视频生成

Zihan Ding, Chi Jin, Difan Liu, Haitian Zheng, Krishna Kumar Singh, Qiang Zhang, Yan Kang, Zhe Lin, Yuchen Liu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 本文提出结合变分分数蒸馏和一致性蒸馏的方法，实现高质量且多样化的少步视频生成，并通过潜在奖励模型微调提升生成性能，实现高效生成。

RealCam: Real-Time Novel-View Video Generation with Interactive Camera Control

RealCam: 通过交互式相机控制实现实时新视角视频生成

Youcan Xu, Jiaxin Shi, Zhen Wang, Wensong Song, Feifei Shao, Chen Liang, Jun Xiao, Long Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Xmax.AI Ltd.（Xmax.AI有限公司） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 RealCam提出一种自回归框架，实现交互式实时相机控制的视频到视频生成，通过交叉帧上下文学习和循环闭合数据增强提升生成质量与效率。