视频大模型

CARE: Competence-Aware Reward Shaping for Adaptive Reasoning Length in Video-MLLMs

CARE: 面向视频多模态大语言模型的自适应推理长度的能力感知奖励塑形

Chengwen Liu, Hao Peng, Jisheng Dang, Hong Peng, Bin Hu, Tat-Seng Chua

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； School of Medical Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学医学技术学院） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；video reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CARE框架，通过能力感知奖励塑形自适应优化推理长度，利用指数移动平均估计能力并分阶段调整奖励偏好，结合批次归一化和后验放大器提升效率与准确性。

UNIEGO: Proxies as Mediators for Unified Egocentric Video Representation Learning

UNIEGO：代理作为中介的统一自我中心视频表示学习

Wenhao Chi, Arkaprava Sinha, Dominick Reilly, Hieu Le, Srijan Das

机构 * University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出分层多教师蒸馏框架UNIEGO，通过代理模型将异构教师知识转化为同质自我中心空间，并采用选择性代理蒸馏自适应筛选可靠监督，在三个自我中心视频理解任务上达到最优。

ImageWAM: Do World Action Models Really Need Video Generation, or Just Image Editing?

ImageWAM：世界动作模型真的需要视频生成，还是只需要图像编辑？

Yuyang Zhang, Wenyao Zhang, Zekun Qi, He Zhang, Haitao Lin, Jingbo Zhang, Yao Mu, Xiaokang Yang, Wenjun Zeng, Xin Jin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工学院） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人X） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

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

AI总结 提出ImageWAM框架，利用预训练图像编辑模型替代视频生成进行机器人动作预测，通过编辑去噪的KV缓存作为世界动作上下文，在多个模拟和真实实验中优于基线，计算量降至1/6，延迟降至1/4。

Comments Project Page: https://zhangwenyao1.github.io/ImageWAM/

SketchKeyAnime: Reference-anchored Sparse Key-Sketch Animation Synthesis

SketchKeyAnime：基于参考锚点的稀疏关键草图动画合成

Meixi Li, Xianlin Zhang, Yue Zhang, Xueming Li

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出SketchKeyAnime视频扩散框架，通过双分支条件机制和可学习门控的草图交叉注意力，从单张参考RGB图像和稀疏关键草图生成结构可控、外观一致且时间连贯的动画，在Sakuga-42M数据集上显著优于基线方法。

LooseControlVideo: Directorial Video Control using Spatial Blocking

LooseControlVideo: 使用空间分块进行导演式视频控制

Shariq Farooq Bhat, Niloy J. Mitra, Kalyan Sunkavalli

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） 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LooseControlVideo框架，通过稀疏定向3D框作为“分块”代理，实现文本到视频生成中多对象场景的直观布局与轨迹控制，显著优于现有2D框和流方法。

Comments Project page at https://shariqfarooq123.github.io/LooseControlVideo/

NEXUS: Neural Energy Fields for Physically Consistent Contact-Rich 3D Object Dynamics

NEXUS: 用于物理一致的高接触3D物体动力学的神经能量场

Qizhen Ying, Guangming Wang, Yangchen Pan, Victor Adrian Prisacariu, Brian Sheil, Yixiong Jing

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出神经能量场框架NEXUS，通过标量能量和耗散项建模保守与非保守动力学，提升高接触3D场景下的长时程轨迹精度并指导视频生成。

Comments 18 pages, 4 figures, 6 tables. Preprint

Semantic Satellite Communications for Synchronized Audiovisual Reconstruction

面向同步视听重建的语义卫星通信

Fangyu Liu, Peiwen Jiang, Wenjin Wang, Xiao Li, Shi Jin

专题命中 视频生成 ：video generation(abstract)；分类 eess.IV

AI总结 提出自适应多模态语义传输系统，通过双流生成架构和动态关键帧更新机制，在带宽受限的卫星场景下实现高质量同步视听重建，显著降低带宽消耗并提升鲁棒性。

DataMagic: Transforming Tabular Data into Data Insight Video

DataMagic: 将表格数据转化为数据洞察视频

Yupeng Xie, Chen Ma, Zhenyang Wang, Liangwei Wang, Jiayi Zhu, Chuxuan Zeng, Zhouan Shen, Boyan Li, Yuyu Luo

机构 * HKUST (GZ)（香港理工大学（珠海）） ； China Unicom（中国联合网络通信集团） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(abstract)

AI总结 提出DataMagic系统，通过声明式规范DVSpec和多智能体架构，将原始表格数据和自然语言查询转化为叙事性数据洞察视频，并支持交互式探索。

Comments 5 pages, 3 figures, accepted at VLDB 2026

Through the PRISM: Preference Representation in Intermediate States of Video Diffusion Models

通过PRISM：视频扩散模型中间状态中的偏好表示

Haoxuan Wu, Lai Man Po, Mengyang Liu, Kun Li, Hongzheng Yang, Wei Liu

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Video Rebirth ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(title,abstract)；video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出PRISM方法，利用冻结的视频扩散骨干网络和轻量级查询聚合头从噪声潜变量中解码偏好信号，实现高精度偏好预测和噪声鲁棒性，支持早期最佳采样以降低计算成本并提升视频质量。

VideoSketcher: Sequential Sketch Generation Using Video Model Priors

VideoSketcher：利用视频模型先验的序列草图生成

Hui Ren, Yuval Alaluf, Omer Bar Tal, Alexander Schwing, Antonio Torralba, Yael Vinker

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(abstract)；text-to-video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出VideoSketcher方法，结合LLM的语义规划与视频扩散模型的时序渲染，通过两阶段微调从少量样本学习笔画顺序与风格，生成高质量序列草图。

TeleMorpher: Toward Robust Simultaneous Motion-Location Editing

TeleMorpher: 迈向鲁棒的同步运动-位置编辑

Haengbok Chung

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

AI总结 提出TeleMorpher，一种基于扩散模型的一步式框架，通过运动先验、姿态扭曲和基线运动编辑器注入，实现视频中主角运动与位置的同步编辑，在定量和定性评估中表现优异。

NEST: Narrative Event Structures in Time for Long Video Understanding

NEST：面向长视频理解的时间叙事事件结构

Ali Asgarov, Kaushik Narasimhan, Najibul Haque Sarker, Hani Alomari, Chia-Wei Tang, Anushka Sivakumar, Zaber Ibn Abdul Hakim, Shaurya Mallampati, Chris Thomas

机构 * Department of Computer Science, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学计算机科学系） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video understanding(title,abstract)；long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出NEST数据集（1005部全长电影），通过多模态叙事事件标注和关系链接，评估模型在长视频中理解事件结构、时间顺序和长程依赖的能力，实验表明事件检测等任务极具挑战性。

TimeProVe: Propose, then Verify for Efficient Long Video Temporal Reasoning in Activities of Daily Living

TimeProVe: 先提出后验证，实现日常活动中的高效长视频时间推理

Arkaprava Sinha, Dominick Reilly, Siddharth Krishnan, Hieu Le, Srijan Das

机构 * University of North Carolina, Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出TimeProVe框架，先通过轻量模块生成基于动作的候选假设，再调用昂贵VLM验证，在长视频问答中降低75%VLM调用和93%推理成本，性能提升7.3%。