视频大模型

Qwen-RobotWorld Technical Report: Unifying Embodied World Modeling through Language-Conditioned Video Generation

Qwen-RobotWorld技术报告：通过语言条件视频生成统一具身世界模型

Jie Zhang, Xiaoyue Chen, Anzhe Chen, Dayiheng Liu, Deqing Li, Gengze Zhou, Hale Yin, Haoqi Yuan, Haoyang Li, Jiahao Li, Jiazhao Zhang, Jingren Zhou, Kaiyuan Gao, Kun Yan, Lihan Jiang, Ningyuan Tang, Pei Lin, Qihang Peng, Shengming Yin, Tianhe Wu, Tianyi Yan, Xiao Xu, Yan Shu, Yanran Zhang, Ye Wang, Yi Wang, Yilei Chen, Yixian Xu, Yiyang Huang, Yuxiang Chen, Zekai Zhang, Zhendong Wang, Zixing Lei, Zhixuan Liang, Zihao Liu, Zikai Zhou, Chenxu Lv, Xiong-Hui Chen, Chenfei Wu

机构 * Qwen Team（Qwen团队） 纠错

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

AI总结 提出Qwen-RobotWorld，一种以自然语言为统一动作接口的语言条件视频世界模型，通过双流MMDiT、大规模具身世界知识语料和渐进式课程训练，在机器人操作、自动驾驶等任务中实现物理一致的未来视觉轨迹预测，在多个基准上取得最优结果。

Avatar V: Scaling Video-Reference Avatar Video Generation

Avatar V：缩放视频参考的化身视频生成

Benjamin Liang, Ce Chen, Desmond Lin, Ivan Somov, Jiajun Zhao, Jiewei Yuan, Jingfeng Zhang, Junhao Huang, Nik Nolte, Pedram Haqiqi, Penghan Wang, Rong Yan, Rui Zhang, Sam Prokopchuk, Sivan Wang, Viktor Goriachko, Yi Ren, Yuanming Li, Yutao Chen, Zhenhui Ye, Zhibin Hong, Zilong Nie, Zujin Guo

机构 * HeyGen Research（HeyGen 研究院） 纠错

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

AI总结 提出Avatar V框架，通过视频参考条件化身份建模，利用稀疏参考注意力机制实现长视频线性复杂度条件化，结合运动表示流和身份感知超分辨率精炼器，生成无限时长1080p视频，在身份保持、唇形同步和质量上超越现有方法。

Comments 31 pages, 15 figures. All contributors are listed in alphabetical order by first name

Closed-Loop Triplet Synergistic Generation for Long-Form Video

闭环三元组协同生成用于长视频

Xinlei Yin, Xiulian Peng, Xiao Li, Zhiwei Xiong, Yan Lu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 提出CoTriSyGen框架，通过闭环视觉-文本-记忆协同过程，结合分析器进行镜头内和镜头间修正，解决长视频生成中的身份漂移和不一致问题。

GenVid2Robot: From Video Generation to Robot Manipulation via Rigid-Geometric Consistency

GenVid2Robot：通过刚性几何一致性从视频生成到机器人操作

Haohui Huang, Xi Yuan, Panpan Liao, Tao Teng, Chenguang Yang, Jing Guo, Yi Guo

机构 * School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算学系） ； State Key Laboratory of Submarine Geoscience, School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学海洋地球科学国家重点实验室，自动化与智能感知学院） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title)

AI总结 研究旨在将生成视频转换为机器人可执行操作轨迹。核心方法是GenVid2Robot框架，通过采样语义锚点、跟踪验证运动等步骤实现。主要贡献是提高了生成视频引导操作的可靠性，通过多种手段建立视觉运动先验。

Comments Preprint

Context-Matched Distillation: Teacher Causality for Autoregressive Video Distillation

上下文匹配蒸馏：用于自回归视频蒸馏的教师因果性

Hmrishav Bandyopadhyay, Xuanchi Ren, Zijian Huang, Jay Zhangjie Wu, Tianshi Cao, Ruilong Li, Bryan Chu, Sanja Fidler, Yi-Zhe Song, Zian Wang

机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 本文提出上下文匹配蒸馏（CMD）框架，解决现有视频蒸馏中教师监督与学生因果信息集不一致的问题，实现了自回归视频生成的最先进性能及对相机控制的更好依从性。

Comments Project Page: https://hmrishavbandy.github.io/cmd-site/

Watching Synthetic Videos: Aligning Cross-modal Representations with Visual Synthesis for Zero-shot Video Captioning

观看合成视频：针对零样本视频字幕生成的视觉合成跨模态表征对齐

Liangyu Fu, Junbo Wang, Yuke Li, Ya Jing, Xuecheng Wu, Zhiyong Wang

机构 * School of Software, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学软件学院） ； School of Information Science and Technology, Beijing University of Technology（北京工业大学信息科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出WSV零样本视频字幕生成框架，通过文本到视频生成模型、抛光器、提示器弥合跨模态差距，在三个公开数据集上取得了B@4 52、CIDEr 95.7的成绩。

SparSTAR: Sparse Attention for SpaceTime AutoRegressive Video Synthesis

SparSTAR：用于时空自回归视频合成的稀疏注意力机制

Jongbeom Lee, Hyunwoo Yu, Jincheol Yang, Jaemin Choi, Suk-Ju Kang

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

AI总结 针对InfinityStar视频合成中高成本注意力与不可靠稀疏模式问题，提出无需训练的SparSTAR块稀疏注意力，在720p生成任务中实现约1.6倍加速且保持高保真度。

Surg-UniWorld: A Unified Surgical World Model with Multimodal Control Experts

Surg-UniWorld：具有多模态控制专家的统一外科世界模型

Rulin Zhou, Wanhao Liu, Guoheng Ma, Liangjin Shao, Qiujie Song, Yidu Wang, Guankun Wang, Tong Chen, Long Bai, Luping Zhou, Hongliang Ren

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； the University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出Surg-UniWorld统一外科世界模型，构建Chlec80-SurgWAM基准，经实验证实其在可控外科视频生成相关指标上优于现有方法。

LeapTalk: Breaking the Latency-Quality Trade-off in Talking Head Generation

LeapTalk：打破说话头生成中的延迟-质量权衡

Rongxiang Zhang, Songhua Liu

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

AI总结 LeapTalk是一种新型说话头生成框架，通过单步前向传播结合数据到数据传输、异质蒸馏与音频驱动无分类器引导，实现了200 FPS的稳定实时生成，打破了延迟-质量权衡。

ReBind: Multi-Reference Video Editing via Structured Instructions with Explicit Reference Relationships

ReBind：通过具有显式参考关系的结构化指令进行多参考视频编辑

Xinyu Liu, Shihao Li, Weihong Lin, Xinlong Chen, Yang Shi, Yujin Han, Yiyang Cai, Yanghao Wang, Ruibin Yuan, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Wenhan Luo, Yike Guo

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Kling Team（克林团队） ； NJU（南京大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； PKU（北京大学） ； HKU（香港大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多参考图像条件视频编辑中现有方法难以协调多视觉源信息的问题，提出ReBind框架，通过带嵌入参考令牌的语义指令及两阶段渐进方案学习建立显式绑定，实现轻量级适配，在指令质量和性能上表现出色。

Comments Project Page: https://rebind-mrv2v.github.io/

VideoRAE: Taming Video Foundation Models for Generative Modeling via Representation Autoencoders

VideoRAE：通过表示自动编码器驯服用于生成建模的视频基础模型

Zhihao Xie, Junfeng Wu, Xinting Hu, Junchao Huang, Li Jiang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：video understanding(abstract)；text-to-video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究视频生成模型潜在空间问题，提出VideoRAE，利用冻结视频基础编码器特征经1D自注意力投影仪压缩，支持多种潜在空间，通过多码本高维量化等实现强大重建，收敛快，验证了冻结VFM表示的有效性。

Comments Home page: https://zhxie0117.github.io/VideoRAE

Delving into the Temporal Challenges of Unified Video Protection Against Image-to-Video and Fine-Tuning-based Customization

深入探讨统一视频保护在图像到视频和基于微调的定制方面的时间挑战

Yuxin Huang, Ziming Hong, Mingming Gong, Wanyu Wang, Jing Zhang, Tongliang Liu

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 研究针对基于扩散模型的视频定制引发的隐私等保护问题，提出TC-UAP方法，通过优化身份级多帧UAP并引入相关时间建模和损失，使其在时间上一致且鲁棒，在多种视频定制及攻击下实现强身份保护。

Comments This work provides a basis for the ECCV 2026 LifeGenIP Challenge on Unlearnable Videos against Diffusion-based Customization. Challenge page: https://lifegenip.cc/competition. Evaluation code: ECCV26_LifeGenIP_starting_kit" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/tmllab/ECCV26_LifeGenIP_starting_kit. Project page: https://saythe17.github.io/TC-UAP/

OPSD-V: On-Policy Self-Distillation for Post-Training Few-Step Autoregressive Video Generators

OPSD-V：用于训练后少步自回归视频生成器的策略内自蒸馏

Hongyu Liu, Chun Wang, Feng Gao, Xuanhua He, Yue Ma, Ziyu Wan, Yong Zhang, Xiaoming Wei, Qifeng Chen

机构 * Meituan（美团） ； HKUST（香港科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 研究针对训练后少步自回归视频生成器存在的问题，提出OPSD-V策略内自蒸馏范式。通过引入真实长视频数据提供监督，学生和教师模型按特定方式运行，应用该范式于相关模型后，实验及用户研究表明其在多方面有改进且更受青睐。

Comments Project page: https://meigen-ai.github.io/OPSD-V ; Code: https://github.com/MeiGen-AI/OPSD-V

PhysisForcing: Physics Reinforced World Simulator for Robotic Manipulation

PhysisForcing：面向机器人操作的物理增强世界模拟器

Peiwen Zhang, Yufan Deng, Shangkun Sun, Juncheng Ma, Duomin Wang, Jonas Du, Zilin Pan, Ye Huang, Hao Liang, Songyan Huang, Ruihua Zhang, Enze Xie, Ming-Yu Liu, Daquan Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 针对视频生成模型在机器人操作模拟中物理不稳定的问题，提出PhysisForcing框架，通过像素级轨迹对齐和语义级关系对齐损失联合优化，显著提升物理一致性，在多个基准上改进基础模型，并提高下游策略成功率。

Comments Github: https://github.com/DAGroup-PKU/PhysisForcing Project website: https://dagroup-pku.github.io/PhysisForcing.github.io/#

Disco-LoRA: Disentangled Composition of Content, Style, and Motion for Multi-concept Video Customization

Disco-LoRA：内容、风格和运动的解耦组合用于多概念视频定制

Xuancheng Xu, Gengyun Jia, Bing-Kun Bao

机构 * Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 提出Disco-LoRA框架，通过两阶段解耦和重组内容、风格和运动概念，实现多概念视频定制，并采用Z-score正则化协调LoRA权重分布。

Customizing Video Portraits via Identity-ActionDecoupling

通过身份-动作解耦定制视频肖像

Junxiong Lin, Haoran Wang, Xinji Mai, Zeng Tao, Xuan Tong, Ivy Pan, Wenqiang Zhang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出身份-动作解耦框架，通过身份解耦损失和文本对齐损失，无需微调即可生成保持身份一致且表情丰富的视频。

GEOPHYS: The Geometry of Physical Plausibility

GEOPHYS: 物理合理性的几何学

Christian Internò, Alexander Pondaven, Habon Issa, Fabio Pizzati, Francesco Pinto, Markus Olhofer, Ivan Laptev, Philip Torr, Eero P. Simoncelli, Barbara Hammer, David Klindt

机构 * Bielefeld University（比勒费尔德大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Cold Spring Harbor Laboratory（冷泉港实验室） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Independent（独立作者） ； Honda Research Institute EU（本田欧洲研究院） ； New York University（纽约大学） ； Flatiron Institute, Simons Foundation（西蒙斯基金会熨斗研究所） 纠错

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

AI总结 提出GEOPHYS方法，利用冻结图像编码器的每帧嵌入的五个几何特征检测视频中的物理不合理性，在物理违反检测上达到SOTA，并作为验证器提升视频生成模型的物理一致性。

SketchKeyAnime: Reference-anchored Sparse Key-Sketch Animation Synthesis

SketchKeyAnime：基于参考锚点的稀疏关键草图动画合成

Meixi Li, Xianlin Zhang, Yue Zhang, Xueming Li

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出SketchKeyAnime视频扩散框架，通过双分支条件机制和可学习门控的草图交叉注意力，从单张参考RGB图像和稀疏关键草图生成结构可控、外观一致且时间连贯的动画，在Sakuga-42M数据集上显著优于基线方法。

LooseControlVideo: Directorial Video Control using Spatial Blocking

LooseControlVideo: 使用空间分块进行导演式视频控制

Shariq Farooq Bhat, Niloy J. Mitra, Kalyan Sunkavalli

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 提出LooseControlVideo框架，通过稀疏定向3D框作为“分块”代理，实现文本到视频生成中多对象场景的直观布局与轨迹控制，显著优于现有2D框和流方法。

Comments Project page at https://shariqfarooq123.github.io/LooseControlVideo/

Revealing Artifacts via Noise Amplification: A Novel Perspective for AI-Generated Video Detection

通过噪声放大揭示伪影：AI生成视频检测的新视角

Renxi Cheng, Jie Gui, Hongsong Wang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（东南大学网络空间安全学院） ； Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室） ； Engineering Research Center of Blockchain Application, Supervision And Management (Southeast University), Ministry of Education（教育部区块链应用监管工程研究中心（东南大学）） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education（教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室（东南大学）） 纠错

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

AI总结 针对AI生成视频检测难题，提出基于位平面的噪声放大方法，通过像素级强度增强、区域级空间放大和帧级时间聚合，在GenVidBench和HardGVD基准上超越现有方法。

Comments 13 pages, 5 figures

OmniGen-AR: AutoRegressive Any-to-Image Generation

OmniGen-AR: 自回归任意到图像生成

Junke Wang, Xun Wang, Qiushan Guo, Peize Sun, Weilin Huang, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Intelligent Visual Computing（上海智能视觉计算协同创新中心） ； Bytedance Seed（字节跳动Seed） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出统一自回归框架OmniGen-AR，通过共享视觉分词器和解耦因果注意力，支持文本、空间信号和视觉上下文等多种条件输入，在多项基准上达到最优或竞争性能。

Comments Accepted by NeurIPS

Beyond Trial-and-Error: Agentic Optimization for Image-to-Video Adherence

超越试错：面向图像到视频一致性的智能体优化

Aman Tyagi, Hemanth Boinpally, Jonathan Chen, Douglas Gebert, Steven Hickson

机构 * Google Cloud（谷歌云） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 针对图像到视频模型试错效率低的问题，提出Agentic Self-Improvement框架，通过两阶段优化提升视频与文本一致性，生成视频胜率达69%，为视频生成模型提供实用可控的优化方法。

From Cheap Fakes to Pure Synthesis: Addressing the New Era of T2V Fake News Videos

从廉价伪造到纯合成：应对文本生成视频（T2V）假新闻视频的新时代

Yifeng Luo, Yupeng Li, Liang Lan, Tian Wang

机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：text-to-video(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 该研究针对纯合成T2V假新闻视频带来的新威胁，构建了首个纯合成假新闻视频数据集，提出R-T2V框架，在10种主流基准上取得最优检测性能。

Comments Accepted at ACM Multimedia (ACM MM), 2026

V-RAE: Rethinking Video Latent Spaces for Generation

V-RAE：重新思考用于生成的视频隐空间

Minghui Guo, Shengqiong Wu, Hao Fei

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出V-RAE视频表示自动编码器，基于冻结视觉基础模型构建生成隐空间，在多项视频任务上优于现有模型，还引入tFVD指标，证明冻结语义表示可支持多种视频建模任务。

Comments 26 pages, 8 tables, 13 figures, project page: https://v-rae.github.io/

VidForensics-M1: Meta-Detection Reinforcement Learning with Verifiable Temporal Grounding for AI-Generated Video Forensics

VidForensics-M1：用于AI生成视频取证的、具备可验证时间定位的元检测强化学习

Bowei Liu, Zheng Lu, Yuhan Bian, Xinchen Zhang, Xingming Shui, Yuesheng Huang, Xuhuan Li, Zihao Liu, Yifan Yang, Jun Zhou, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对AI生成视频检测泛化性不足的问题，首次将元检测引入该领域，提出结合可验证时间证据的VidForensics-M1模型及相关机制，实现了鲁棒可泛化的检测。

Comments 27 pages, 15 figures

Vorch-Omni: Multi-Task Orchestration of Sight and Sound

Vorch-Omni：视觉与听觉的多任务编排

Vorch Team, Xiaoyu Chen, Yang Ding, Cong Han, Menglin Han, Yuxin Hong, Jiebo Hou, Zequn Jie, Xiang Li, Jing Liu, Qi Liu, Yulei Lu, Siyuan Luo, Lin Ma, Xin Ma, Yinlong Qian, Peng Shi, Fang Wan, Siqi Wang, Yaohui Wang, Yaole Wang, Yidi Wu, Siqian Yang, Mingyu Yin, Haoran Yu, Gang Yue, Lisai Zhang, Yuting Zhang

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

AI总结 Vorch-Omni是基于流匹配扩散Transformer的统一多任务视听合成框架，支持10余项视听相关任务，为通用视听生成与操作提供可扩展基础。

Comments Project Page: https://vorch-project.github.io/Vorch-Omni-project/

Vorch-Director: Interactive World Story Model via Noise-Aware Error Rectification

Vorch-Director：基于噪声感知误差校正的交互式世界故事模型

Lisai Zhang, Yidi Wu, Qi Liu, Xin Ma, Yang Ding, Gang Yue, Siqian Yang, Jingyuan Chen, Lin Ma, Yaohui Wang

机构 * Vorch Team（Vorch团队） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 Vorch-Director是一种噪声感知残差校正策略，基于LTX-2扩散Transformer，可提升视听长视频生成的稳定性与保真度，支持多镜头、多主体的参考引导生成。

Comments Project page: https://vorch-project.github.io/Vorch-Director-project

UniVVT: A Unified End-to-End Framework for High-Fidelity Video Virtual Try-on

UniVVT：用于高保真视频虚拟试穿的统一端到端框架

Yushe Cao, Shikun Feng, Fei Shen, Haikuo Peng, Jianqiang Xia, Yiheng Zhu, Dianxi Shi, Chun Yu

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

AI总结 UniVVT是一种统一端到端视频虚拟试穿框架，以多模态大语言模型为核心，采用三阶段渐进训练策略，在多基准上实现了优于主流方法的高保真试穿效果。

Comments 17 pages,21 figures

LC-GRPO: Bridging Train-Inference Gap for Flow-Based GRPO with Langevin Correction

LC-GRPO：通过朗之万校正弥合基于流的GRPO的训练-推理差距

Yingqing Guo, Hui Yuan, Zijian He, Mengdi Wang, Zheng Ding

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

AI总结 LC-GRPO 是带朗之万校正的基于流的 GRPO 框架，通过对齐推理的 ODE 欧拉步加朗之万校正，缩小流模型训练与推理的样本差距，在多任务上提升奖励优化并保留生成质量。

HelloWorld: Enabling Socially Interactive Characters in Video World Models

HelloWorld：在视频世界模型中实现具有社交互动性的角色

Liangyang Ouyang, Ruicong Liu, Xuangeng Chu, Kaipeng Zhang, Yoichi Sato

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Alaya Lab（阿莱亚实验室） 纠错

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

AI总结 该研究提出HelloWorld视频世界模型，通过自蒸馏流水线和训练模块实现角色与用户的社交互动，构建含400样本的基准，其互动质量优于基线且保持顶尖图像美学。

Comments Project page: https://github.com/AlayaLab/HelloWorld