视频大模型

Go-with-the-Track: Video Compositing and Motion Control with Point Tracking

Go-with-the-Track: 基于点追踪的视频合成与运动控制

Koichi Namekata, Yash Kant, Zhizheng Liu, Ryan D Burgert, Yuancheng Xu, Kuan Heng Lin, Emmett Steven, Julien Philip, Li Ma, Andrea Vedaldi, Paul Debevec, Ning Yu

机构 * Netflix USA（Netflix美国） ； Eyeline Labs USA（Eyeline Labs美国） ； University of Oxford（牛津大学） ； Eyeline Labs Los Angeles USA（Eyeline Labs洛杉矶美国） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Stony Brook University USA（石溪大学美国） ； Columbia University USA（哥伦比亚大学美国） ； Eyeline Labs United Kingdom（Eyeline Labs英国） ； Netflix Los Angeles USA（Netflix洛杉矶美国） 纠错

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

AI总结 提出Go-with-the-Track，通过联合条件多参考图像和参考锚定点轨迹，统一视频合成与运动控制，实现精确合成与运动控制。

Comments SIGGRAPH 2026, Project page: https://eyeline-labs.github.io/Go-with-the-Track/

Mimic Human Cognition, Master Multi-Image Reasoning: A Meta-Action Framework for Enhanced Visual Understanding

模仿人类认知，掌握多图像推理：增强视觉理解的元动作框架

Jianghao Yin, Qingbin Li, Kun Sun, Cheng Ding, Jie Wang, Qin Chen, Jie Zhou, Nan Wang, Changqing Li, Pei Wu, Jian Xu, Zheming Yang, Liang He

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 提出受人类认知启发的元动作框架CINEMA，将多图像推理分解为五个结构化元动作，结合检索树采样和两阶段强化学习，在多个基准上超越GPT-4o。

Comments Accepted by CVPR 2026

Feed-forward Motion In-betweening for Any 4D

任意4D的前馈运动插值

Hiroki Nishizawa, Hubert P. H. Shum, Yoshihiro Fukuhara, Hirokatsu Kataoka, Shigeo Morishima

机构 * Waseda University（早稻田大学） ； AIST（产业技术综合研究所） ； Durham University（杜伦大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于关键帧条件的前馈插值框架，利用网格VAE和MMDiT骨干的整流流模型，实现任意4D网格的快速运动插值，在DyMesh16和DyMesh32上表现优异。

Comments Video: https://youtu.be/jZAjPUtSq38?si=aXtDMDviFdfkjKUU

The Unreasonable Effectiveness of VLMs for Zero-shot Procedural Mistake Detection

VLM在零样本程序性错误检测中的惊人有效性

Serdar Ozsoy, Lars Doorenbos, Federico Spurio, Gianpiero Francesca, Juergen Gall

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Toyota Motor Europe（丰田欧洲公司） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习和人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出ZeProM框架，利用单个预训练VLM同时解决零样本程序性错误检测和时间动作分割，在EgoPER和CaptainCook4D基准上接近或超越全监督方法。

World Action Models: A Survey

世界行动模型：综述

Qiuhong Shen, Shihua Zhang, Yue Liao, Qi Li, Zhenxiong Tan, Shizun Wang, Shuicheng Yan, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文综述世界行动模型（WAMs），通过两种互补视角组织现有工作，揭示其设计权衡与未来趋势。

Comments 57 pages, 6 figures

XmoPipe: A Pipeline for Large-Scale In-the-Wild Human Motion Dataset Construction

XmoPipe：大规模野外人体运动数据集构建流水线

Nathan Salazar, Emmanuel Dellandréa, Mathieu Lefort, Alexandre Meyer

机构 * Ecole Centrale de Lyon, CNRS, INSA Lyon, Universite Claude Bernard Lyon 1, LIRIS, UMR5205（里昂中央理工学院, 法国国家科学研究中心, 国立应用科学学院里昂, 克洛德·贝尔纳里昂第一大学, 里昂信息与系统研究实验室, UMR5205） ； Univ Rennes, Inria, CNRS, IRISA - UMR 6074（雷恩大学, 法国国家信息与自动化研究所, 法国国家科学研究中心, 雷恩计算机科学研究所 - UMR 6074） ； Universite Claude Bernard Lyon 1, CNRS, INSA Lyon, LIRIS, UMR5205（克洛德·贝尔纳里昂第一大学, 法国国家科学研究中心, 国立应用科学学院里昂, 里昂信息与系统研究实验室, UMR5205） 纠错

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

AI总结 提出可扩展的流水线，从关键词检索视频、提取3D身体和面部运动并生成文本描述，用于构建野外人体运动数据集，训练的运动模型性能与基于传统动捕数据集训练的模型相当。

Comments 12 pages, presented at CASAXR 2026

Video2Code: Generating Interactive Webpages from UI Videos via Action-Aware Revisit

Video2Code: 通过动作感知重访从UI视频生成交互式网页

Mingde Xu, Zhen Yang, Yan Wang, Yu Wang, Xijun Liu, Zijun Dou, Wenyi Hong, Xiaotao Gu, Bin Xu, Jie Tang

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhipu AI（智谱AI） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 提出Video2Code方法，通过动作感知重访UI视频中的关键区域，恢复可执行的状态转换，生成HTML/CSS/JavaScript代码，提升多步交互的代码功能正确性。

Comments 31 pages, 21 figures