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。
SUV：将未来场景理解建模为视频生成的端到端驾驶
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 SUV是将未来场景理解建模为视频生成的端到端驾驶框架，其在NAVSIM-v2和WOD-E2E基准上优于近期SOTA方法，实现了更优的轨迹规划性能。
Comments 16 pages, 5 figures. Code: https://github.com/ASH-2046/SUV
用于高效视频生成的 Token 半径注意力机制
专题命中 视频生成 ：video generation(title)；video diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 该研究针对视频扩散 Transformer 自注意力计算成本高的问题，提出 Token 半径注意力机制，在多种视频生成模型配置上实现了高效加速，同时保持了良好的生成质量。
UniMoCa：将运动与相机控制统一为忠实人类视频生成的视觉代理
机构 * SJTU（上海交通大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 UniMoCa是统一运动与相机控制的视觉代理框架，提出MCVP表征并构建MCVP-Video数据集，在Wan2.2 I2V上实现视频生成多方面性能提升且复杂度低
诊断视频生成中不可逆过程的欠发展问题
机构 * RIKEN iTHEMS（理化学研究所 iTHEMS） ； RIKEN AIP（理化学研究所 AIP） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title)；text-to-video(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本研究针对视频生成模型是否遵循物理不可逆性的问题，提出含进展与静态率的两部分协议，发现模型存在不可逆属性欠发展问题，并验证解耦属性潜空间的单调性构建可消除可操纵的读出引导。
Ripple：基于跨模态循环记忆的实时流音频-视频生成
机构 * China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd（中国电信人工智能技术（北京）有限公司）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出Ripple系统，通过跨模态循环记忆机制及三阶段训练方案，实现480P下约28 FPS的实时流音频-视频生成，性能优于现有方法。
Sol-Attn：通过即时注意力稀疏化加速视频生成推理
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对扩散变压器视频生成中注意力推理瓶颈，提出无训练的Sol-Attn方法，通过即时块阈值处理和代理分数重用统一动态路由等，在图像和视频生成任务实验中实现质量-效率提升，加速视频生成和编辑。
Comments technical report
VIPER：用于物理上合理的视频生成的视觉上下文物理推理
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd.（维沃移动通信有限公司）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对视频生成模型控制物理行为难的问题，提出VIPER框架，利用多模态大语言模型提取物理线索，通过分层训练引导图像到视频生成器，构建VIPER-19K数据集，实验证明该框架能实现物理行为转移且效果良好。
Comments tech report
HALLELUAI：一个用于大规模超逼真图像到视频生成的幻觉感知人工智能系统
机构 * Expedia Group（亿客行集团）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对AI生成视频时质量控制难的问题，HALLELUAI系统集成视频调节与智能再生模块，能评估风险并迭代修复。经人工参与评估，该系统可输出超逼真视频，推动了可信AI视频内容发展，实现大规模图像到视频生成。
Comments 10 pages, 4 figures, 3 tables
GraphVid：交互式图可控视频生成
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究如何实现可控视频生成，提出基于图条件的GraphVid模型及相关数据集，通过结构化交互图实现灵活精确控制，相比其他方法在减少训练数据和参数的情况下，提升了视频生成的可控性与质量。
用于不确定性感知文本到视频检索的分布对齐桥
机构 * School of Electronic and Electrical Engineering, Kyungpook National University（庆北国立大学电子与电气工程学院）
专题命中 视频生成 ：text-to-video(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究文本到视频检索问题，提出分布对齐桥（DAB）框架，将其视为分布对齐任务，通过高斯分布建模考虑不确定性，用受扩散启发的桥和分布感知对比损失优化，在多基准测试中显著优于现有基线并提供校准排名。
Comments ECCV 2026
StreamHOI：用于流式HOI视频生成的交互感知时间记忆适应
机构 * Kling AI Research（克林人工智能研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National Cheng Kung University（国立成功大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对现有HOI视频生成方法不适用于实时交互应用的问题，提出StreamHOI框架。通过分析Transformer块的历史记忆偏好，进行离线分析与偏差引导训练，并引入内存距离缩放模块，实现高效长时HOI视频生成，兼具多种优势且效率高。
Comments Code and models are available at https://github.com/KlingAIResearch/StreamHOI
DeforM：通过时空掩码实现推理引导的物理感知视频生成
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对视频生成模型难以生成物理感知视频的问题，提出DeforM框架，引入VLM引导的物理推理模块及两种策略，经实验验证该框架能提高生成变形场景的真实感，优于基线模型。
PhysAgent：用于物理上合理的视频生成的反射式智能体物理控制
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Cardiff University（卡迪夫大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究物理上合理的视频生成问题，提出PhysAgent反射式智能体框架，通过闭环设计及物理控制API，改善参数控制，实现复杂轨迹等，实验证明其能生成更合理视频，有更好提示对齐及泛化效果。
Comments For project page, see https://iapple233.github.io/PhysAgent
关键帧指南针：迈向对关键帧条件视频生成的全面评估
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究关键帧条件视频生成，提出关键帧指南针综合基准及自动评估框架，将关键帧执行分解为六个指标评估，通过实验揭示当前模型在关键帧执行与自然视频合成间存在权衡等局限性。
Comments 35 pages
文本到视频模型的推理时概念抑制和以视频为中心的评估
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
专题命中 视频生成 ：text-to-video(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究文本到视频模型中可控去除目标概念的问题，提出无训练推理时框架SIRUS，通过定位目标相关提示证据抑制目标表达，引入视频导向评估框架，在多个概念上实验表现出色，能在不同骨干上泛化。
Comments 29 pages, 9 figures, 11 tables
VGIF分数：视频生成中时空指令跟随的可解释性和诊断性评估
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； China Telecommunications Group Co., Ltd.（中国电信集团有限公司）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究视频生成模型遵循长指令能力评估不足问题，提出VGIF-Score框架，含客观完成和主观满意度分支，能生成统一分数，在VGIF-Bench基准实验中对视频生成指令跟随提供可靠、可解释及有诊断作用的评估。
Comments Accepted by PRCV2026
用于微表情识别的基于动作单元引导的合成视频生成
机构 * CyPhi AI Lab, Monash University Malaysia（马来西亚莫纳什大学CyPhi人工智能实验室）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对现有微表情识别数据集的局限，提出基于动作单元引导生成合成微表情数据集EquiME的方法，经实验其在跨数据集微表情识别任务中性能有竞争力，且在不同架构中变化低，为微表情识别研究提供了新资源。
SparseCtrl-HOI：用于人机交互视频生成的稀疏时间控制
机构 * South China University of Technology（华南理工大学）
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：通过基于VLM的语义对齐实现一致的多主体视频生成
机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元）
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
MV-Forcing：基于4D锚定时空自强制的长时长多视角视频生成
机构 * The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Cornell University（康奈尔大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title)；video diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对动态场景长时多视角一致视频生成难题，提出MV-Forcing框架，融合时序与视角自回归，实现任意时长视角数的高一致性多视角视频生成。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project webpage: https://galfiebelman.github.io/mv-forcing/
CineMobile：用于电影级相机运动生成的设备端图像到视频扩散
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nankai University（南开大学） ； Transsion（传音）
专题命中 视频生成 ：video diffusion(title)；video generation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对移动设备图像到视频创作需求，提出CineMobile。采用蒸馏引导剪枝、扩散蒸馏与强化学习优化及混合后训练量化策略，在保持视觉质量的同时大幅加速生成，证明其在移动图像到视频创作中的实用性。
ProxyUp：用于可控动力学的免训练代理条件视频生成
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Inc.（华为公司）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 现代视频生成模型精确控制复杂动力学具挑战性。提出代理条件视频生成，以代理视频控制前景物体运动。基于预训练模型构建免训练框架ProxyUp，用区域潜在噪声和随机流松弛，实验表明其在动态保真度和文本对齐方面优于基线。
Comments Project Page: $\href{https://zanue.github.io/proxyup}{\text{this https URL}}$
InteractiveAvatar: 用于一致且意图感知的虚拟形象的实时流式视频生成
机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所人机混合增强智能国家重点实验室） ； China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd.（中国电信人工智能科技（北京）有限公司） ； Wuhan University（武汉大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院（TeleAI））
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出InteractiveAvatar框架，通过自回归蒸馏实现实时无限流式生成，利用长短视觉记忆机制保持视觉一致性，并设计推理反应模块实现意图感知交互。
Directing the World: 具有组合式人体-相机控制的快速自回归视频生成
机构 * Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院（TeleAI））
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出一种快速自回归框架，通过解耦控制学习并保持统一视频先验，实现人体运动和相机轨迹的组合控制，支持稳定长程生成与高视觉质量。
SC3-Eval: 通过自洽视频生成评估机器人基础模型
机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； NVIDIA（英伟达） ； Physical Intelligence ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出SC3-Eval方法，利用前向-反向动力学一致性、跨视角一致性和测试时一致性，将预训练视频基础模型转化为准确的策略评估器，在7个真实世界策略上达到0.929的皮尔逊相关系数。
VPA-Guard：防御与基准测试图像到视频生成中的视觉提示攻击
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Central South University（中南大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出首个针对图像到视频生成中视觉提示攻击的系统基准VVA-Bench，并设计检索增强自进化防御框架VPA-Guard，平均降低攻击成功率44.2%和危害评分73.4%。
Comments Dataset Page: https://huggingface.co/datasets/CSU-JPG/VVA-Bench
Chorus II: 跨请求稀疏性重用用于高效图像到视频生成
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； WeChat HPC, Tencent Inc.（腾讯微信高性能计算） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对图像到视频生成中计算昂贵的问题，提出跨请求稀疏性重用框架，通过共享稀疏掩码重用避免在线预测，实现2.16倍加速且保持生成质量。
GeoT2V-Bench: 通过3D重建基准测试文本到视频模型中的3D一致性
专题命中 视频生成 ：text-to-video(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出GeoT2V-Bench，通过3D重建评估相机提示的文本到视频模型能否支持刚性3D场景重建，揭示不同指标下的互补失效模式。
Comments 36 pages, 17 figures, 18 tables
UnityShots: 基于记忆的多镜头音视频生成与边界感知门控
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（Kling团队，快手科技） ； Tsinghua University（清华大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学）
专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出UnityShots，一种基于记忆的多镜头音视频生成系统，通过固定大小的长期和短期记忆槽及边界条件门控实现跨镜头连贯性，在多种条件模式下超越开源基线。
ChronoLock: 保护视频免受未经授权的文本到视频个性化
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Jilin University（吉林大学） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学）
专题命中 视频生成 ：text-to-video(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对文本到视频个性化中的未经授权微调风险，提出ChronoLock框架，通过扰动时间去噪轨迹破坏运动学习过程，有效降低运动模仿质量。
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