视频大模型

SparseCtrl-HOI: Sparse Temporal Control for Human-Object Interaction Video Generation

SparseCtrl-HOI：用于人机交互视频生成的稀疏时间控制

Shenbo Xie, Mingrui Cai, Xu Yang, Yifei Liu, Changxing Ding

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对人机交互视频生成中建模物理动力学及时空协调复杂、现有方法依赖密集指导成本高且影响多样性的问题，提出SparseCtrl-HOI框架，用关键帧结合新机制和模块控制，构建数据集，降低标注开销，提升直播电商视频质量。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://mpi-lab.github.io/SparseCtrl-HOI

Aura: Consistent Multi-Subject Video Generation via VLM-Grounded Semantic Alignment

Aura：通过基于VLM的语义对齐实现一致的多主体视频生成

Zixiang Zhou, Zhentao Yu, Yifeng Ma, Hongmei Wang, Wenqing Yu, Cong Wang, Zilin Yang, Rui Chen, Jiarong Ou, Yezhou Liu, Yuan Zhou, Qinglin Lu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

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

AI总结 提出Aura框架用于高保真和身份一致的视频生成，引入AI导演级字幕、利用VLM提取多模态语义特征，设计对齐策略，采用多种机制减少伪影，在多主体视频生成上达先进性能。

Comments Project page: https://aura-project-page.github.io/ Code: https://github.com/Camellia997/Aura

Generative Refinement Networks for Visual Synthesis

生成细化网络用于视觉合成

Jian Han, Jinlai Liu, Jiahuan Wang, Bingyue Peng, Zehuan Yuan

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 本文提出生成细化网络（GRN），通过近无损分层二进制量化解决离散化瓶颈，结合全局细化机制和熵引导采样策略，提升图像生成质量与效率。

Comments code: https://github.com/bytedance/GRN

Pistachio: Towards Synthetic, Balanced, and Long-Form Video Anomaly Benchmarks

Pistachio: 向合成、平衡和长形式视频异常基准迈进

Jie Li, Hongyi Cai, Mingkang Dong, Muxin Pu, Shan You, Fei Wang, Tao Huang

机构 * Universiti Malaya（马来亚大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Pistachio基准，通过生成式流程构建，提供可控场景、异常类型和时间叙事，减少人工标注依赖，验证了现有方法的挑战并推动动态多事件异常理解研究。

Comments Accepted by ECCV 2026

Point as Skeleton: Accumulated Point Cloud Enhanced Autoregressive Generation for Closed-Loop Autonomous Driving Simulation

点作为骨架：累积点云增强自回归生成用于闭环自动驾驶模拟

Songbur Wong, Xiaosong Jia, Junqi You, Bo Zhang, Pei Xu, Renqiu Xia, Yuping Qiu, Shaofeng Zhang, Zelin Zhao, Xuechao Yan, Yuchen Zhou, Yurui Chen, Wen Guo, Hang Xu, Junchi Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银望智能科技有限公司） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶模拟难题，提出“点作为骨架”框架，通过自回归生成器结合多种条件合成视频，引入Reset-and-Roll支持闭环，用点云骨架稳定误差，实现基于nuPlan的闭环生成接口，实验证明其提升了闭环自回归生成质量。

A Definition and Roadmap for World Models

世界模型的定义与路线图

Xinyuan Chen, Haoyu Guo, Shi Guo, Bingqi Jiang, Chunhua Shen, Xing Shen, Tianfan Xue, Yufei Xue, Mulin Yu, Weinan Zhang, Bin Zhao, Bowen Zhou, Ming Zhou

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(abstract)

AI总结 本文针对人工智能领域对世界模型定义、预测内容及构建方式缺乏共识的问题，给出科学定义，讨论关键技术，提供分阶段路线图，以助力有效世界模型的开发。

Comments Technical report, 58 pages, 10 figures