视频大模型

AUHead: Realistic Emotional Talking Head Generation via Action Units Control

AUHead: 通过动作单元控制实现逼真的情感谈话头生成

Jiayi Lyu, Leigang Qu, Wenjing Zhang, Hanyu Jiang, Kai Liu, Zhenglin Zhou, Xiaobo Xia, Jian Xue, Tat-Seng Chua

机构 * University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； State Key Laboratory of Communication Content Cognition, People’s Daily Online（人民日報網通信內容認知重點實驗室） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出AUHead方法，通过动作单元控制实现逼真的谈话头生成，解决现有方法在情感表达细腻度上的不足。

Comments https://openreview.net/forum?id=dmzlAUkulz&referrer=%5BAuthor%20Console%5D(%2Fgroup%3Fid%3DICLR.cc%2F2026%2FConference%2FAuthors%23your-submissions) Accepted at the 14th International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

LaWM: Least Action World Models for Long-Horizon Physical Consistency from Visual Observations

LaWM：基于视觉观测的最短作用世界模型用于长时间物理一致性

Qixin Xiao, Maani Ghaffari

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：video generation(abstract)

AI总结 LaWM通过在视觉潜在空间中实现最小作用原理，提升长horizon视觉预测的物理一致性，改进了物理不变性、背景一致性、运动平滑度和外观几何预测指标。