视频大模型

ControlHair: Synergizing Physics Simulator and Video Diffusion for Controllable Dynamic Hair Rendering

ControlHair：协同物理模拟器与视频扩散实现可控动态毛发渲染

Weikai Lin, Haoxiang Li, Yuhao Zhu

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； Pixocial Technology（Pixocial技术） 纠错

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

AI总结 研究针对毛发模拟渲染难题，提出ControlHair框架，融合物理模拟器与视频扩散，通过三阶段管道实现可控动态毛发渲染，性能优于基线并展示多种应用。

Comments Accepted to ECCV 2026. 21 pages. Project page: https://linwk20.github.io/controlhair-web

DreamTraj: Generating 6-DoF Object Trajectories by Reading Unrendered Video Diffusion Latents

DreamTraj：通过读取未渲染视频扩散隐变量生成6自由度物体轨迹

Tongsheng Ding, Zhen Luo, Yixuan Yang, Boyu Wang, Luyang Xie, Jinyu Yang, Feng Zheng

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

AI总结 DreamTraj利用含细粒度指令的MOVE数据集，从单张RGB图像和任务指令读取冻结视频扩散模型中间表示，直接解码6自由度物体轨迹，性能优于传统方法且速度提升4.6倍。

Comments 17 pages, 8 figures, 11 tables. Project page: https://whathappen0.github.io/DreamTraj/

Light Forcing: Accelerating Autoregressive Video Diffusion via Sparse Attention

轻量强制：通过稀疏注意力加速自回归视频扩散

Chengtao Lv, Yumeng Shi, Yushi Huang, Ruihao Gong, Shen Ren, Wenya Wang

机构 * Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） 纠错

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

AI总结 针对自回归视频生成模型中注意力二次复杂度问题，提出首个稀疏注意力方案Light Forcing，通过块感知增长机制和分层稀疏注意力实现质量和效率提升。

Comments ICML 2026

ARGen: Affect-Reinforced Generative Augmentation towards Vision-based Dynamic Emotion Perception

ARGen：基于情感强化的生成增强方法用于基于视觉的动态情绪感知

Huanzhen Wang, Ziheng Zhou, Jiaqi Song, Li He, Yunshi Lan, Yan Wang, Wenqiang Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ARGen框架，通过情感语义注入和自适应强化扩散阶段，解决野外动态表情识别中的数据稀缺问题，提升情绪感知的生成质量和识别性能。

Zellige: Moldable Sequence Placement for Mixed Image-Video DiT Training

Zellige：用于混合图像-视频DiT训练的可塑序列放置

Guangyu Xiang, Xueze Kang, Minwei Zhao, Yuxin Wang, Shaohuai Shi, Lin Zhang, Xiaowen Chu

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

AI总结 Zellige是一种可塑序列放置系统，通过硬件分析器、两阶段规划器和合并注意力引擎解决混合图像-视频DiT训练的GPU序列放置问题，在多GPU环境下性能优于KnapFormer。