视频大模型

BioVid: Autoregressive Video Generation with Biological Behavior Semantic Comprehension

BioVid: 具有生物行为语义理解的自回归视频生成

Tsung-Wei Pan, Jung-Hua Wang

机构 * Department of Electrical Engineering, National Taiwan Ocean University（国立台湾海洋大学电子工程系） ； AI research center, National Taiwan Ocean University（国立台湾海洋大学人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 提出BioVid，一种数据驱动的自回归视频生成框架，通过FSQ-R3GAN分词器和因果Transformer学习生物行为的自然时长分布，无需预设长度约束。

MSAVBench: Towards Comprehensive and Reliable Evaluation of Multi-Shot Audio-Video Generation

MSAVBench：面向多镜头音频-视频生成的全面可靠评估

Yujie Wei, Yujin Han, Zhekai Chen, Yongming Li, Kaixun Jiang, Zhihang Liu, Quanhao Li, Zhiwu Qing, Xiang Wang, Zhen Xing, Ruihang Chu, Lingyi Hong, Yefei He, Junjie Zhou, Junqiu Yu, Yang Shi, Difan Zou, Kai Zhu, Shiwei Zhang, Yingya Zhang, Yu Liu, Xihui Liu, Hongming Shan

机构 * Fudan University（复旦大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出首个多镜头音频-视频生成基准MSAVBench，通过自适应混合评估框架在四个维度上系统评估19个模型，发现当前系统在导演级控制和细粒度音视频同步上仍存在挑战。

SymphoMotion: Joint Control of Camera Motion and Object Dynamics for Coherent Video Generation

SymphoMotion：相机运动与物体动态的联合控制以实现一致的视频生成

Guiyu Zhang, Yabo Chen, Xunzhi Xiang, Junchao Huang, Zhongyu Wang, Li Jiang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 SymphoMotion通过联合控制相机运动和物体动态，提高视频生成的一致性和表达性，其核心方法结合了相机轨迹控制与物体动态控制机制，并引入了RealCOD-25K数据集进行大规模训练和评估，显著提升了视觉保真度和物体运动准确性。

Comments CVPR 2026

LoT-Pass: Long-term-robust Image Watermarking for Image to Video Generation

LoT-Pass: 面向图像到视频生成的长期鲁棒图像水印

Guanjie Wang, Zehua Ma, Han Fang, Weiming Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对图像引导视频生成中源图像追踪缺失的问题，提出跨模态水印框架I2VWM，通过视频模拟噪声层和光流对齐模块增强水印的时间鲁棒性，在开源和商业模型上验证了效果。

Comments Accepted by ECCV 2026

CustomX: Unified Character, Action, and Scene Customization in Video World Models

CustomX: 视频世界模型中的统一角色、动作与场景定制

Yitong Wang, Fangyun Wei, Hongyang Zhang, Bo Dai, Yan Lu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出CustomX，结合静态世界生成与可控实体模型，支持用户指定角色在3D场景中执行开放动作，通过条件自回归视频生成保持视觉保真度。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://snowflakewang.github.io/CustomX_Page/