AI 大模型
视频理解、视频生成、视频语言模型和时序视觉推理。
PostCam: 基于查询共享交叉注意力的相机可控新视角视频生成
机构 * State Key Lab of CAD\&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； Shanghai InSpatio Intelligent Technology Co., Ltd.（上海InSpatio智能技术有限公司）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出PostCam框架，通过查询共享交叉注意力机制对齐6自由度姿态和渲染特征，实现动态场景中高细节保持和精确相机轨迹编辑的新视角视频生成。
YoCausal: 视频生成距离世界模型还有多远？一个因果视角
机构 * National Yang Ming Chiao Tung University ； Shanda AI Research Tokyo
专题命中 视频生成 ：video generation(title)；video diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出YoCausal基准，通过时间反转真实视频生成反事实样本，利用反向惊奇指数（RSI）和因果认知指数（CCI）评估视频扩散模型的因果理解能力，发现模型感知时间方向不等于理解因果关系，与人类水平存在显著差距。
Comments Project page: https://www.youzhexie.me/papers/YoCausal/index.html
LiveSVG：通过视频生成的零样本SVG动画
机构 * Google（谷歌） ； The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） ； Reichman University（雷赫曼大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title)；video diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出LiveSVG方法，利用视频扩散模型直接拟合目标视频实现零样本SVG动画，无需骨架或类别先验，通过双层运动表示和球体填充重着色策略解决复杂运动与颜色歧义问题。
Comments Project Page: https://levymsn.github.io/LiveSVG
DirectorBench: 通过个性化多智能体评估诊断长视频生成
机构 * ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； City University of Hong Kong（香港城市大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出DirectorBench，一种基于多智能体的诊断基准，通过80个结构化元数据、7个用户画像和40个检查点标准，在脚本、视觉、音频、跨模态和稳定性五个维度上评估长视频生成，并定位瓶颈和用户偏好依赖。
未来强制：自回归视频生成中无需训练的未来感知KV缓存策略
机构 * BUAA（北京航空航天大学） ； ZGCA（中广核人工智能研究院） ； PKU（北京大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； USTC（中国科学技术大学） ； NUS（新加坡国立大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出Future Forcing，一种无需训练的未来感知KV缓存策略，通过利用自回归视频模型中查询分布的平稳性来估计未来查询，从而改进长视频生成的一致性。
CamC2V: 上下文感知的可控视频生成
机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习与人工智能研究所）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出CamC2V模型，通过集成多图像条件与3D约束及相机控制，实现上下文感知的连贯视频生成，在RealEstate10K数据集上FVD提升24.09%。
Comments Published at 3DV 2026
AlignVid: 文本引导图像到视频生成中语义保真度的免训练注意力缩放
机构 * Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； University of Central Florida, Orlando, FL, USA（中央佛罗里达大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院） ； The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港中文大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对文本引导图像到视频生成中视觉主导导致语义编辑失败的问题，提出免训练注意力缩放调制（ASM）和引导调度（GS）方法，并构建OmitI2V基准，有效提升语义保真度且计算开销可忽略。
Proprio: 用于物理合理视频生成的潜在自评分与推理时精炼
机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； Télécom Paris（巴黎电信学院）
专题命中 视频生成 ：video generation(title)；text-to-video(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出Proprio，一种无需训练框架，通过分析模型在潜在扰动下的流残差作为自评分信号，结合最佳N搜索和梯度自精炼，提升冻结视频生成器输出的物理合理性。
哪种预训练范式更有利于空间智能？视觉-语言模型与视频生成模型的实证比较
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Om AI Research（Om人工智能研究） ； Binjiang Institute of Zhejiang University（浙江大学滨江研究院）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文通过冻结特征探测研究，系统比较了视觉-语言模型（VLM）和视频生成模型（VGM）在语义标注、实例分组和3D几何预测三个空间智能维度上的表现，发现两者互补且简单融合可提升整体性能。
Comments Code is here: \href{https://github.com/om-ai-lab/Probing-VLM-VGM}{https://github.com/om-ai-lab/Probing-VLM-VGM}
MTAVG-Bench 2.0：诊断多说话人音视频生成中电影表现力的失败模式
机构 * Shanghai University（上海大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shanghai Film Academy（上海电影学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Inkeverse Group Limited（Inkeverse集团有限公司） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； OpenNLP Lab（OpenNLP实验室）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.MM
AI总结 针对多说话人音视频生成中电影表现力评估不足的问题，提出MTAVG-Bench 2.0基准，通过构建涵盖表演、叙事、氛围和视听语言的高层次失败分类体系及超过1万个问答实例，系统评估全模态大语言模型诊断复杂视听失败的能力。
SmartDirector: 基于关键帧的叙事节奏可控电影视频生成
机构 * Youku Moku-Lab（优酷莫酷实验室）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出SmartDirector框架，通过多关键帧条件控制视频生成中的叙事结构和时间节奏，采用两阶段方法（Director-Gen生成低分辨率视频，Director-SR利用高分辨率关键帧细化细节），显著优于现有方法。
脚本即一切：一个用于长程对话到电影视频生成的智能体框架
机构 * Tencent（腾讯）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出一个端到端智能体框架，通过训练ScripterAgent将对话转化为精细脚本，并利用DirectorAgent跨场景连续生成策略，实现长程对话到电影视频的连贯生成，显著提升脚本忠实度和时间保真度。
PixelWizard: 迈向高效高保真超大规模空间分辨率视频生成
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc（小米公司MiLM Plus部门） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出PixelWizard框架，通过分层解耦全局结构建模与细节合成，并引入噪声跨度对齐捷径训练，实现超大规模分辨率视频的高效高保真生成，加速超过10倍。
StreamChar: 基于解耦编排的长时程流式角色音频-视频生成
机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出StreamChar流式框架，通过LLM编排器与联合音频-视频DiT解耦长时程编排与短窗去噪，实现实时、稳定、高质量的角色动画生成。
Geo-Align: 通过度量几何奖励实现视频生成对齐
机构 * USTC（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； ZJU（浙江大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出首个基于强化学习的框架Geo-Align，通过度量3D估计器提取相机轨迹并惩罚偏差，利用真实条件视频和合成目标轨迹消除配对数据依赖，提升相机控制精度和视觉保真度。
LaMo: 视频生成中物理真实性的自监督潜在运动先验
机构 * Applied Intuition ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 视频生成 ：video generation(title)；video diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出LaMo，通过自监督方式从无标签视频中提取运动先验，包括宏运动漂移损失和微运动场引导，无需外部监督即可提升视频扩散模型的物理一致性。
Comments Project Page: https://lamo-ai.github.io/
EM-Vid：无需训练的以实体为中心的记忆，用于高效且一致的多镜头视频生成
机构 * Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克研究所） ； Adobe Research（Adobe研究）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出一种以实体为中心的潜在补丁记忆机制，通过稀疏令牌条件化和预算更新策略，实现多镜头视频生成中实体外观一致性与计算效率的平衡。
One-Forcing: 迈向稳定的一步自回归视频生成
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对现有少步自回归视频生成方法在一步设置下质量严重下降的问题，提出One-Forcing方法，通过向DMD目标添加辅助GAN损失，实现高质量高效的一步视频生成，在VBench上达到83.76总分，成为一步因果视频生成中的最优方法。
Comments Work in Progress. Project Page: https://aurora-edu.github.io/one-forcing/, Code: https://github.com/Aurora-edu/One-Forcing
DFSAttn：面向高效视频生成的动态细粒度稀疏注意力
机构 * Peking University（北京大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对扩散变换器中注意力二次复杂度导致计算成本高的问题，提出一种无需训练的稀疏注意力框架DFSAttn，通过希尔伯特曲线重排序、分层块评分和稀疏掩码缓存实现动态细粒度稀疏化，在保持生成质量的同时实现高达2.1倍端到端加速。
Comments ICML 2026; 17 pages, 8 figures;
EvalVerse：面向专业电影级视频生成的流水线感知与专家校准基准测试
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Tencent（腾讯） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Film Academy（北京电影学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出EvalVerse框架，通过将电影制作专业知识系统化为评估分类法、构建专家标注数据集并微调视觉语言模型进行链式推理，解决了现有基准忽视电影质量、缺乏领域特异性指标的问题，实现了对生成视频“正确性”与“优良性”的全面评估。
CoMoGen: 基于掩码引导的视频生成的可控运动动力学与交互
机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Max Planck Institute for Informatics, Saarland Informatics Campus（马克斯·普朗克信息研究所，萨尔兰信息校园） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Obsphera
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出CoMoGen框架，通过轻量级MaskAdapter将二进制掩码序列编码为潜在残差信号注入MMDiT模型，并利用LoRA微调运动层，实现从单张图像和掩码序列生成逼真的交互运动，在运动保真度和感知真实性上达到最优。
MotiMotion: 基于视觉推理的运动控制视频生成
机构 * University of California, Merced（加州大学梅尔茨分校） ； Adobe Research（Adobe研究）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出MotiMotion框架，通过将运动控制转化为推理生成问题，改进视频生成中因果关系和常识一致性，引入免训练视觉语言推理器和置信度感知控制方案，通过MotiBench基准测试验证其生成视频的合理性与交互性。
Comments ICML 2026. Project page: https://motimotion.github.io/
SPIRAL：通过反思规划代理实现自演化动作条件视频生成
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； KnowledgeXLab at Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室知识X实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优设实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出SPIRAL框架，通过反思规划代理实现长时域动作条件视频生成，解决传统方法在长时间视频生成中的不足，通过闭环设计和自演化机制提升视频生成的一致性和准确性。
Comments 42 Pages, 21 Figures, Project page at https://yuyang-cloud.github.io/spiral
VChain：用于视频生成中推理的视觉思维链
机构 * eyeline-labs（Eyeline Labs）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出VChain，一种在视频生成中引入多模态模型视觉推理信号的新型推理时间视觉思维链框架，通过生成关键帧来指导预训练视频生成器的稀疏推理时间视觉状态适应，从而提升视频生成质量。
Comments ACL 2026 (Findings Paper), ICCV 2025 Workshop Outstanding Paper Award, Project page: https://eyeline-labs.github.io/VChain
流之真相：面向图像到视频生成的主动时间鉴伪
机构 * Anhui Province Key Laboratory of Digital Security (School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China)（安徽省数字安全重点实验室（网络安全学院，中国科学技术大学））
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种面向图像到视频生成的主动时间鉴伪方法，通过追踪像素在视频中的流动和变换，解决了传统空间鉴伪在时间维度上的不足。
THEval：谈话头视频生成的评估框架
机构 * Inria Centre at Université Côte d’Azur（Inria 雅克-路易·科蒂尔大学中心） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； da/sec - Biometrics and Security Research Group, Hochschule Darmstadt（da/sec 生物识别与安全研究组，达姆斯塔特大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种新的评估框架，用于评估生成谈话头视频的质量、自然性和同步性，通过8个指标来衡量，并通过大量实验验证了现有方法在生成表情和无瑕疵细节方面的不足。
Comments CVPR 2026 Findings, Project Page: https://newbyl.github.io/theval_project_page/
动态视频生成：跨时间和空间的视频生成塑造
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Tsinghua University（清华大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出DVG框架，通过在时间和空间上联合分配计算，自动选择内容感知的加速策略，实现近无损加速，展示了在视频生成中的高效性能。
频域渐进扩散用于高效图像和视频生成
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种频域渐进扩散框架，通过在预训练扩散模型的去噪轨迹中逐步提高分辨率，实现高效的图像和视频生成，同时改进了效率和质量。
Comments Project website at https://howardxiao.ca/speed
告别漂移：用于长时视频到视频生成的锚定树采样
机构 * Descript, Inc.（Descript公司）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种名为锚定树采样的方法，通过减少关键路径步骤来解决长时视频生成中的漂移问题，并在静态相机模式下实现了稳定且高质量的视频生成。
Comments 30 pages, 23 figures
CogOmniControl: 通过创意意图认知实现推理驱动的可控视频生成
机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学SKL-IOTSC、CIS实验室） ； Online-Video BU, Tencent（腾讯在线视频事业部）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出CogOmniControl框架，通过将可控视频生成分解为创意意图认知和生成两个阶段，利用专门训练的CogVLM生成更专业清晰的输出，并通过强化学习对齐不同条件的控制，最终在两个基准测试中超越现有开源模型。
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