视频大模型

VideoWeaver: Evaluating and Evolving Skills for Agentic Long Video Generation

VideoWeaver: 评估与进化智能体长视频生成技能

Jianhui Wei, Jie Tan, Hengchuan Zhu, Xiaotian Zhang, Yan Zhang, Ziyi Chen, Daoan Zhang, Wei Xu, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 提出VideoWeaver框架，让智能体自主组合基础技能生成视频，并设计智能体裁判评估过程与结果，通过技能进化算法提升生成质量。

PEDRA: Evaluating the Realism of Pedestrian Dynamics in Video Generation

PEDRA: 评估视频生成中行人动态的真实性

Aaron Appelle, Jerome P. Lynch

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 提出PEDRA评估协议，通过重建鸟瞰轨迹等方法，测试文本/图像到视频模型生成多行人交互场景的真实性，发现现有模型虽具备先验但存在行人合并消失等物理不一致问题。

Comments Accepted to CVPR 2026

MilliVid: Hierarchical Latents for Long-Range Consistency in Video Generation

MilliVid: 用于视频生成中长程一致性的分层潜变量

Ishaan Preetam Chandratreya, David Charatan, Basile Van Hoorick, Sergey Zakharov, Vitor Guizilini, Phillip Isola, Vincent Sitzmann

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Toyota Research Institute（丰田研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种多尺度token空间的粗到细展开方法，通过预训练层次化自编码器压缩帧为多层token，并训练视频扩散模型生成这些token，在保持几何和物体持久性长程一致性的同时降低计算开销。

Comments Ishaan Preetam Chandratreya and David Charatan contributed equally. Project page: https://davidcharatan.com/millivid/

Evaluating Design Video Generation: Metrics for Compositional Fidelity

评估设计视频生成：构成保真度的度量标准

Adrienne Deganutti, Dingning Cao, Jaejung Seol, Elad Hirsch, Purvanshi Mehta

机构 * Lica World（Lica世界） ； San Francisco, United States of America（美国旧金山） ； ICML’26 Workshop on Human-AI Co-Creativity, Seoul, South Korea（ICML’26 人类-人工智能协同创作研讨会，韩国首尔） 纠错

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

AI总结 本文提出一个自动化评估框架，用于评估设计动画中布局、动作正确性、时间质量和内容保真度，以替代主观人类评估，为该领域提供统一基准。

Comments ICML 2026 Workshop on Human-AI Co-Creativity

VideoGPA: Distilling Geometry Priors for 3D-Consistent Video Generation

VideoGPA: 通过几何先验知识蒸馏实现3D一致的视频生成

Hongyang Du, Junjie Ye, Xiaoyan Cong, Runhao Li, Jingcheng Ni, Aman Agarwal, Zeqi Zhou, Zekun Li, Randall Balestriero, Yue Wang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 VideoGPA通过几何先验知识蒸馏提升视频生成的3D一致性，利用数据高效的自监督框架引导视频扩散模型，显著增强时间稳定性、几何合理性与运动一致性。

Comments 8 pages, 5 figures, ICML 2026

OmniGen-AR: AutoRegressive Any-to-Image Generation

OmniGen-AR: 自回归任意到图像生成

Junke Wang, Xun Wang, Qiushan Guo, Peize Sun, Weilin Huang, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Intelligent Visual Computing（上海智能视觉计算协同创新中心） ； Bytedance Seed（字节跳动Seed） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出统一自回归框架OmniGen-AR，通过共享视觉分词器和解耦因果注意力，支持文本、空间信号和视觉上下文等多种条件输入，在多项基准上达到最优或竞争性能。

Comments Accepted by NeurIPS

Latent Spatial Memory for Video World Models

视频世界模型的潜在空间记忆

Weijie Wang, Haoyu Zhao, Yifan Yang, Feng Chen, Zeyu Zhang, Yefei He, Zicheng Duan, Donny Y. Chen, Yuqing Yang, Bohan Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； Monash University（莫纳什大学） 纠错

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

AI总结 提出潜在空间记忆框架Mirage，通过在扩散潜在空间中直接构建和查询3D缓存，避免像素空间重建，实现高效视频生成，速度提升10.57倍，内存减少55倍。

Comments Project Page: https://aka.ms/latent-spatial-memory, Code: https://github.com/microsoft/LatentSpatialMemory

Beyond Consistency: Preserving Temporal Structure in Zero-Shot Video Editing

超越一致性：在零样本视频编辑中保留时间结构

Deyin Liu, Yisheng Ding, Zhe Jin, Xiatian Zhu, Anjan Dutta, Lin Wu

机构 * Anhui University（安徽大学） ； University of Surrey（萨里大学） ； University of Warwick（华威大学） 纠错

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

AI总结 提出一种零样本视频编辑方法，通过自适应分割视频片段、选取锚帧和令牌合并策略，首次显式保留源视频的时间结构，平衡编辑保真度与计算效率。

Journal ref Pattern Recognition, Vol. 180, 2026

DisCo: World Models with Discrete Camera Motion Control

DisCo: 具有离散相机运动控制的世界模型

Hongrui Huang, Junke Wang, Quanhao Li, Yu-Gang Jiang, Zuxuan Wu

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 提出DisCo，通过离散动作原语替代连续相机轨迹作为条件，解决可控视频生成中动作表示纠缠问题，提升动作跟随可靠性，并引入DisCoBench基准。

Optimizing Few-Step Generation with Adaptive Matching Distillation

自适应匹配蒸馏优化少步生成

Lichen Bai, Zikai Zhou, Shitong Shao, Wenliang Zhong, Shuo Yang, Shuo Chen, Bojun Chen, Zeke Xie

机构 * xLeaF Lab, The Hong Kong University of Science（xLeaF实验室，香港科学与技术大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学，深圳） ； School of Intelligence Science（智能科学学院） 纠错

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

AI总结 提出自适应匹配蒸馏（AMD），通过奖励代理检测并逃离禁止区域，结合结构信号分解和排斥景观锐化，提升少步生成模型的样本保真度和训练鲁棒性。

Comments 25 pages, 15 figures, 11 tables