视频大模型

A Closer Look at Dynamic Scene Graph Generation In the Era of Multimodal Large Language Models

多模态大语言模型时代的动态场景图生成研究

Xuanming Cui, Jaiminkumar Ashokbhai Bhoi, Chionh Wei Peng, Adriel Kuek, Ser Nam Lim

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

AI总结 本研究针对多模态大语言模型时代动态场景图生成的局限，从任务设置优化评估指标、基于MLLM改进模型设计，在多个数据集上实现了最优性能。

FilmBench: A Film-Grade Benchmark for Cinematic Video Generation

FilmBench：用于电影视频生成的电影级基准测试

Shengyi Wang, Niantong Li, Guangzheng Hu, Hong Qi, Fei Ding, Weixu Qiao, Jinlin Wang, Xiaotong Lv, Peng Han, Zimeng Li, Fanshu Ding, Yushu Wang, Han Wu, Jingjing Chen, Chongxiao Wang, Yanhao Wu, Chenglong Huang, Xiaoqian Zhu, Jie Tian, Hua Li, Jingjing Fan, Mingshuang Tang, Zhong Li, Hengxia Qiang, Weibin Chen, Jinyang Zhen, Bing Zhao, Lin Qu, Jing Li, Hu Wei

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Moku Lab, Hujing Digital Media & Entertainment Group（魔氪实验室，虎鲸数字媒体与娱乐集团） ； Beijing Film Academy（北京电影学院） 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 FilmBench是基于电影学院传统专业电影语言开发的文本到视频和参考到视频基准测试。它从获奖影片反向设计提示，依电影分类法评估，开发自动评估代理并开源核心套件，能再现人类模型排名，指出当前模型在动态美学等方面不足。

AptAvatar: Fast and Vivid Long-Form Audio-Driven Video Generation for Production-Ready Avatars

AptAvatar：用于生产就绪头像的快速且生动的长格式音频驱动视频生成

Hengyuan Zhang, Jingna Sun, Meiguang Jin, Junfeng Ma

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

AI总结 研究生产就绪的音频驱动头像生成，提出AptAvatar框架，通过端点锚定分布蒸馏和自生成历史重放方法，实现快速且生动的长格式视频生成，仅用2次归一化流评估，加速60倍且保持视觉保真度和长跨度身份。

Comments 9 pages, 5 figures

G2VD: Generalizable AI-Generated Video Detection via Counterfactual Intervention and Causal Disentanglement

G2VD：通过反事实干预和因果解缠实现可泛化的人工智能生成视频检测

Meng Du, Hongchang Chen, Ran Li, Junjie Zhang, Qi Ouyang, Shibo Zhang, Shuxin Liu

机构 * Information Engineering University（信息工程大学） 纠错

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

AI总结 针对AI生成视频检测中因捷径学习导致跨域性能差的问题，提出G2VD框架，用反事实干预管道生成样本并对齐，设计因果解缠分类器，提升了跨域性能。

Walk through Paintings: Egocentric World Models from Internet Priors

穿越绘画：来自互联网先验的自我中心世界模型

Anurag Bagchi, Zhipeng Bao, Homanga Bharadhwaj, Yu-Xiong Wang, Pavel Tokmakov, Martial Hebert

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Toyota Research Institute（丰田研究机构） 纠错

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

AI总结 EgoWM通过利用互联网先验和轻量级条件层，将预训练视频扩散模型转换为自我中心世界模型，实现可控的未来预测，提升结构一致性评分并降低推理延迟。

I2VShield: An Efficient Proactive Defense Framework against DiT-based Image-to-Video Models

I2VShield：一种针对基于DiT的图像到视频模型的高效主动防御框架

Yimao Guo, Zuomin Qu, Wei Lu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 针对I2V模型被滥用问题，提出I2VShield主动防御框架。其包含文本自适应扰动生成框架和非目标多模态注意力干扰攻击两部分。该方法在多数据集和模型上保护性能优，能破坏时空连贯性且降低计算成本。

VideoNorms: Benchmarking Cultural Awareness of Video Language Models

VideoNorms：视频语言模型文化意识基准测试

Nikhil Reddy Varimalla, Yunfei Xu, Meng Fan Wang, Arkadiy Saakyan, Smaranda Muresan

机构 * Department of Computer Science, Columbia University（哥伦比亚大学计算机科学系） 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：video language model(title)；分类 cs.CV

AI总结 本研究推出VideoNorms数据集评估VideoLLMs的文化规范意识，发现模型中文表现逊于英文、提供非语言证据更困难，视频模态必要且规模扩大无分类分数提升，成果助力文化导向的视频模型训练与评估。

Comments 29 pages, 6 figures, 19 tables. IC2S2 2026, C3NLP@ACL 2026

VendorBench-100: A Unified Cross-Paradigm Benchmark for Deepfake Image Detection

VendorBench-100：用于深度伪造图像检测的统一跨范式基准测试

Sharayu N. Deshmukh, Md Rashidunnabi, Nelton Tiago Gemo, Kurundkar G. D., Mahamune M. R., Nilesh K. Deshmukh

机构 * Universidade da Beira Interior（贝拉内斯大学） ； Shri Guru Buddhi Swami College（什里·古鲁·布迪·斯瓦米学院） ； Swami Ramanand Tirtha Marathwada University（斯瓦米拉曼南德·蒂尔塔马哈拉施特拉大学） 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：text-to-video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对深度伪造图像检测的三种范式缺乏通用评估的问题，提出VendorBench-100基准测试，用统一框架评估36个模型，强调现实场景，通过MCC排名，发现ROC-AUC与MCC有差异，还发布评估框架和结果助力后续研究。

Comments Fixed scoring-normalization error in Neural Defend/TruthScan results, revising the central finding: MCC and ROC-AUC are strongly correlated (r ~ 0.86) overall, with only a specific subset showing one-directional threshold miscalibration. Abstract, tables, Discussion, Conclusion updated