视频大模型

Event-Driven Video Generation

事件驱动视频生成

Chika Maduabuchi, Jindong Wang

机构 * William & Mary（威廉与玛丽学院） 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 提出事件驱动视频生成（EVD），通过轻量级头部预测令牌级事件活动，并利用事件门控采样在交互区域集中更新，以修正对象交互错误，提升状态持久性、空间准确性和接触稳定性。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project webpage: https://evd-project-website.pages.dev

AVTok: 1D Unified Tokenization for Holistic Audio-Video Generation

AVTok: 用于整体音视频生成的1D统一分词化

Kien T. Pham, I Chieh Chen, Qifeng Chen, Long Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出AVTok统一分词器，采用双流Transformer架构和分层训练策略，将音视频对编码为紧凑的一维潜在表示，在音视频重建及下游生成任务中表现优异。

Comments ECCV 2026

InteractiveAvatar: Real-Time Streaming Video Generation for Consistent and Intent-Aware Avatars

InteractiveAvatar: 用于一致且意图感知的虚拟形象的实时流式视频生成

Quanyue Song, Yishan He, Yanfei Zhang, Shihao Cheng, Zhixiang He, Zhizhi Guo, Chi Zhang, Xuelong Li, Caigui Jiang

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所人机混合增强智能国家重点实验室） ； China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd.（中国电信人工智能科技（北京）有限公司） ； Wuhan University（武汉大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） 纠错

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

AI总结 提出InteractiveAvatar框架，通过自回归蒸馏实现实时无限流式生成，利用长短视觉记忆机制保持视觉一致性，并设计推理反应模块实现意图感知交互。

StreamEdit: Training-Free Video Editing via Few-Step Streaming Video Generation

StreamGVE: 无需训练的视频编辑通过少步流式视频生成

Guanlong Jiao, Chenyangguang Zhang, Jia Jun Cheng Xian, Zewei Zhang, Renjie Liao

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； McMaster University（麦马斯特大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大 CIFAR 人工智能主席） 纠错

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

AI总结 本文提出StreamGVE，一种基于噪声到数据视角的视频编辑方法，通过引入双分支快速采样和自注意力桥接以及交叉注意力接地/增强，实现了高效的视频编辑，能够在少步设置中优于现有方法。

Comments ECCV 2026. Project Page: https://dsl-lab.github.io/StreamEdit/

AR-CoPO: Align Autoregressive Video Generation with Contrastive Policy Optimization

AR-CoPO: 利用对比策略优化对齐自回归视频生成

Dailan He, Guanlin Feng, Xingtong Ge, Yi Zhang, Bingqi Ma, Guanglu Song, Yu Liu, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； Vivix Group Limited（Vivix集团有限公司） ； HKUST（香港科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； CPII under InnoHK（InnoHK下的CPII） 纠错

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

AI总结 提出AR-CoPO框架，通过分叉机制构建邻域候选、分块级对齐和半在线训练策略，解决流式自回归视频生成中RLHF对齐难题，提升跨域泛化与人类偏好对齐。

Comments ECCV 2026

TIGER: Taming Identity, Geometry, and Generative Priors for High-Quality Face Video Restoration

TIGER：驯服身份、几何和生成先验以实现高质量人脸视频恢复

Yang Zhou, Wenxue Li, Peng Zhang, Yifei Chen, Fei Wang, Daiguo Zhou

机构 * MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出TIGER框架，融合身份、几何和生成先验，通过解耦3D参数空间和一步整流流，解决人脸视频恢复中的身份偏移、视角纠缠和感知真实性问题，实现高保真、时间一致且高效的恢复。

Talking Surveys: How Photorealistic Embodied Conversational Agents Shape Response Quality, Engagement, and Satisfaction

对话式调查：逼真的具身对话代理如何影响回答质量、参与度和满意度

Matus Krajcovic, Peter Demcak, Eduard Kuric

专题命中 视频生成 ：video generation(abstract)

AI总结 研究提出一种集成AI驱动视频生成、语音识别和大语言模型的虚拟化身对话调查工具，实验表明具身代理能显著提升回答信息量和详细度，提高参与效率，但对满意度无显著影响。