视频大模型

SHIFT: Motion Alignment in Video Diffusion Models with Adversarial Hybrid Fine-Tuning

SHIFT: 视频扩散模型中的运动对齐与对抗混合微调

Xi Ye, Wenjia Yang, Yangyang Xu, Xiaoyang Liu, Duo Su, Mengfei Xia, Jun Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； University of Chinese Academy of Science（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 针对视频扩散模型微调后运动保真度下降的问题，提出基于像素通量动力学的像素运动奖励和SHIFT框架（平滑混合微调），通过对抗优势改进收敛并缓解奖励黑客，有效解决动态度坍塌。

Comments Accepted by ECCV2026

Scene Generation at Absolute Scale: Utilizing Semantic and Geometric Guidance From Text for Accurate and Interpretable 3D Indoor Scene Generation

绝对尺度下的场景生成：利用文本的语义和几何引导实现精确且可解释的3D室内场景生成

Stefan Ainetter, Thomas Deixelberger, Edoardo A. Dominici, Philipp Drescher, Konstantinos Vardis, Markus Steinberger

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

AI总结 提出GuidedSceneGen框架，通过文本预测全局3D布局并利用全景扩散模型和视频扩散模型生成绝对尺度的室内场景，实现高一致性、可导航的3D重建。

Instant Expressive Gaussian Head Avatars at Over 100 FPS

即时表达性高斯头部虚拟化身，帧率超过100 FPS

Kaiwen Jiang, Xueting Li, Seonwook Park, Ravi Ramamoorthi, Shalini De Mello, Koki Nagano

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出一种前馈编码器流水线，将单张野外图像转换为3D一致、快速且富有表现力的可动画化表示，通过轻量级局部融合策略实现高动画表现力，运行速度达107.31 FPS。

Comments Project website is https://research.nvidia.com/labs/amri/projects/instant4d

Unleashing Infinite Motion: Scaling Expressive Quadrupedal Motion via Generative Video Priors

释放无限运动：通过生成式视频先验扩展富有表现力的四足运动

Youzhi Liu, Li Gao, Yifei Qian, Liu Liu, Yang Cai, Ziqiao Li

机构 * Amap, Alibaba Group（高德，阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(abstract)

AI总结 提出Uni-Mo全自动流水线，利用LLM和视频扩散模型生成四足机器人运动数据，通过身份一致性损失提取3D轨迹，训练真实机器人跟踪策略，并发布包含7488个语言标注运动的数据集。