视频大模型

Cambrian-P: Pose-Grounded Video Understanding

Cambrian-P: 基于姿态的视频理解

Jihan Yang, Zifan Zhao, Xichen Pan, Shusheng Yang, Junyi Zhang, Bingyi Kang, Hu Xu, Shang-Wen Li, Saining Xie

机构 * New York University（纽约大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Meta FAIR 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出Cambrian-P，一种增强的视频多模态大语言模型，通过引入可学习的相机令牌和姿态回归头，利用姿态作为轻量级监督信号，显著提升了空间推理能力，并在多个视频问答基准上实现了SOTA表现。

Comments Project Page: https://cambrian-mllm.github.io/

OmniCustom: Sync Audio-Video Customization Via Joint Audio-Video Generation Model

OmniCustom: 通过联合音视频生成模型实现同步音视频定制

Maomao Li, Zhen Li, Kaipeng Zhang, Guosheng Yin, Zhifeng Li, Dong Xu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanda AI Research Tokyo（Shanda AI东京研究所） ； XIntelligence Technology Co., Limited（XIntelligence技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出一种基于DiT的零样本音视频定制框架OmniCustom，通过参考图像和音频同步生成保持身份和音色一致性的视频，支持文本指定语音内容。

Comments code: https://github.com/OmniCustom-project/OmniCustom

ELT: Elastic Looped Transformers for Visual Generation

ELT：弹性循环变换器用于视觉生成

Sahil Goyal, Swayam Agrawal, Gautham Govind Anil, Prateek Jain, Sujoy Paul, Aditya Kusupati

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

AI总结 ELT通过共享权重的循环变换块实现高效视觉生成，采用Intra-Loop Self Distillation提升训练效率，实现动态平衡计算成本与生成质量。

Comments Accepted to ECCV 2026

TOPReward: Token Probabilities as Hidden Zero-Shot Rewards for Robotics

TOPReward: 令牌概率作为机器人学中的隐式零样本奖励

Shirui Chen, Cole Harrison, Ying-Chun Lee, Angela Jin Yang, Zhongzheng Ren, Lillian J. Ratliff, Jiafei Duan, Dieter Fox, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究所） ； Amazon（亚马逊） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：video-language(abstract)

AI总结 TOPReward通过利用预训练视频视觉-语言模型的令牌概率，提供高效的零样本奖励估计，显著提升机器人任务进度评估的性能和泛化能力。