视频大模型

MXAttention: Data-Free Optimal Scaling and Pre-Normalization Quantization for MXFP4 Attention

MXAttention：用于MXFP4注意力的数据无关最优缩放和预归一化量化

Jianlin Yu, Jing Lin, Linghui Kong, Aiyue Chen, Weiyi Sun, Chenyu Zeng, Wangli Lan, Jinxi Li, Zhuo Zheng, Ziyang Yue, Danning Ke, Fei Yi, Tianchi Hu, Yuan Ding, Yiwu Yao, Junsong Wang

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 针对基于扩散的视频生成模型中注意力二次成本的瓶颈，提出MXAttention框架，通过引入通用最优缩放和预归一化量化组件，缩小了MXFP4与FP16的成像质量差距，提升了帧级相似度，且性能与强大基线竞争。

Closing the Loop: Training-Free Revisit Consistency for Autoregressive Generative Rendering

闭环：自回归生成渲染的无训练重访一致性

Wenchao Ma, Changran Liu, Sharon X. Huang, Haomiao Jiang

机构 * Roblox（罗布乐思） ； The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 研究自回归生成渲染中相机重访位置时的不一致问题，利用3D引擎提供的时间和空间对应关系，将姿态匹配的历史潜在块检索到KV缓存，并使注意力偏向对应区域，在相关数据集上实验，提升了重访一致性且不损失视频质量。

HunyuanVideo-HOMA: Generic Human-Object Interaction in Multimodal Driven Human Animation

混元视频-HOMA：多模态驱动人体动画中的通用人机交互

Ziyao Huang, Zixiang Zhou, Juan Cao, Yifeng Ma, Yi Chen, Zejing Rao, Zhiyong Xu, Hongmei Wang, Qin Lin, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

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

AI总结 针对人体-物体交互视频生成的局限，提出混元视频-HOMA弱条件多模态驱动框架，通过稀疏解耦运动引导等方法，将外观和运动信号编码融合，经优化训练，在弱监督下性能达先进水平，还具文本生成和物体操纵通用性。

ELT: Elastic Looped Transformers for Visual Generation

ELT：弹性循环变换器用于视觉生成

Sahil Goyal, Swayam Agrawal, Gautham Govind Anil, Prateek Jain, Sujoy Paul, Aditya Kusupati

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

AI总结 ELT通过共享权重的循环变换块实现高效视觉生成，采用Intra-Loop Self Distillation提升训练效率，实现动态平衡计算成本与生成质量。

Comments Accepted to ECCV 2026

OSVE: One Step Video Editing with One Step Diffusion Models

OSVE：使用单步扩散模型进行单步视频编辑

Habin Lim, Gyeong-Moon Park

机构 * Korea University（韩国大学） 纠错

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

AI总结 研究针对扩散模型文本引导视频编辑慢的问题，提出OSVE框架。通过训练可学习编码器预测初始噪声，引入UFE技术及滑动窗口策略保持一致性，实现高质量视频编辑，速度比现有方法快约155 - 171倍。

KineBench: Benchmarking Embodied World Models via IDM-Free Kinematic Grounding

KineBench：通过无逆动力学模型的运动学基础对具身世界模型进行基准测试

Zeyu Liu, Zhangzhe Zhu, Yang Zhang, Chenyou Fan, Chenjia Bai, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen Research Institute of Northwestern Polytechnical University（西北工业大学深圳研究院） 纠错

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

AI总结 研究旨在评估具身世界模型物理一致性，提出无逆动力学模型的KineBench基准测试。利用级联视觉基础模型提取姿态，在物理模拟器中闭环验证，纳入运动学指标，基于ManiSkill3的任务评估EWMs，揭示任务复杂度受限的非线性缩放，为数据缩放策略提供指导。

Comments Accept to ECCV2026

OmniReasoner: Thinking with Long Audio-Video via Native Tool Use

OmniReasoner：通过原生工具使用进行长音频-视频推理

Yu Chen, Caorui Li, Ziyu Xiong, Yidong Wang, Mingqi Gao, Shuman Liu, Biao Liu, Chunfeng Yang, Anxiang Zeng, Haibo Zhang, Chaofan Chen

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

AI总结 针对长音频-视频推理难题，OmniReasoner提出工具使用后训练框架，通过监督微调与强化学习让全模态语言模型学会调用放大工具，利用TimeAnchor保持时间参数一致性，借助时间增强数据引擎实现可训练，提升了答案准确性与时间定位能力。

FilmWorld: Agentic Novel-to-Film Generation through Dynamic Cinematic World Modeling

FilmWorld：通过动态电影世界建模实现从小说到电影的智能生成

Jialong Zuo, Haotong Zuo, Shiwei Zhang, Xiang Wang, Chen Li, Nong Sang, Changxin Gao, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 研究如何将小说转化为电影，提出将其形式化为动态电影世界建模，构建FilmWorld系统，两组智能体协作实现各阶段，引入FilmEval评估框架，实验证明该系统性能优于现有技术。

Comments Project Page: https://filmworld-ai.github.io

HOMIE: Human-object Centric Video Personalization via Multimodal Intelligent Enhancement

HOMIE：通过多模态智能增强实现以人为对象的视频个性化

Yiyang Cai, Nan Chen, Rongchang Xie, Junwen Pan, Chunyang Jiang, Cheng Chen, Wen Zhou, Zhenbang Sun, Wei Xue, Wenhan Luo, Yike Guo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 研究以人为对象的视频个性化问题，提出HOMIE框架，统一处理主体间和主体内输入设置。通过更好的MLLM集成策略、自注意力中的全局多模态引导及模态参考嵌入，在多任务中达最优性能。

Comments 28 pages, 14 figures

MeanFlowNFT: Bringing Forward-Process RL to Average-Velocity Generators

MeanFlowNFT：将前向过程强化学习引入平均速度生成器

Yushi Huang, Xiangxin Zhou, Jun Zhang, Liefeng Bo, Tianyu Pang

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 研究将强化学习应用于MeanFlow生成器的问题，核心方法是引入MeanFlowNFT，受MeanFlow恒等式启发构建预测器并应用DiffusionNFT目标，主要贡献是改进基线，在多数指标上超越现有方法，少步采样时能超越多步强化学习调整的扩散模型。

Comments Project Page: https://harahan.github.io/meanflownft-project-page/, GitHub: https://github.com/Harahan/MeanFlowNFT, Hugging Face: https://huggingface.co/Harahan/MeanFlowNFT, Demo: https://huggingface.co/spaces/Harahan/meanflownft-fewstep-generation

Thinking in Video: Can Video Generators Really Reason About the Real World?

视频中的思考：视频生成器真的能对现实世界进行推理吗？

Yongheng Zhang, Guang Yang, Ruihan Hou, Qiguang Chen, Ziang Liu, Xiaolong Liu, Manman Zhang, Yanchao Hao, Zheng Wei, Hao Wu, Libo Qin, Peishan Dai, Yinghui Li, Di Yin, Xing Sun

机构 * Central South University（中南大学） ； Tencent（腾讯） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 探讨视频生成器能否对现实世界推理，引入因果生成双判断（CGDJ）评估，发现开源模型无明确因果感知却有合理动态，先进闭源系统推理与生成一致性有限，还揭示了视听失调问题。

Rethinking Reward Signals in Video GRPO: When Scores Become Targets

重新思考视频GRPO中的奖励信号：当分数成为目标

Rui Li, Yuanzhi Liang, Ziqi Ni, Haibin Huang, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southeast University（东南大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） 纠错

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

AI总结 本文提出TaRoS框架，通过组件级评估和组内稀疏性解决GRPO中奖励信号失真问题，提升视频生成的视觉质量和对齐性。

From Draft to Draft-Free: One-Step Video Object Removal via Privileged Distillation and Fast Planting

从带草稿到无草稿：通过特权蒸馏和快速植入实现一步视频对象移除

Zizhao Chen, Ping Wei, Guang Dai, Jingdong Wang, Mengmeng Wang

机构 * 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） ； SGIT AI Lab, State Grid Corporation of China（国家电网公司SGIT人工智能实验室） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Baidu（百度） 纠错

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

AI总结 研究视频对象移除问题，提出D2DF框架，通过特权蒸馏和自引导快速植入模块，将教师模型多步细化能力提炼到学生模型，实现一步视频对象移除，在质量和效率上优于传统及多步生成方法。

Comments Accepted by ECCV 2026

Cycle-World: Mitigating Error Accumulation in Long-term Video World Models via Reverse-Prediction Cycle Consistency

循环世界：通过反向预测循环一致性减轻长期视频世界模型中的误差累积

Zihan Su, Teng Hu, Jiangning Zhang, Ruiyan Wang, Ran Yi, Lizhuang Ma, Dacheng Tao

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机科学学院） ； Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学控制系统研究所） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 针对自回归扩散模型在长视频生成中误差累积问题，提出循环世界框架，通过训练和推理阶段的时间可逆性及反向预测模型抑制误差，实验证明其在VBench基准测试中显著减轻误差漂移，提升生成质量和时间一致性。

Comments Accepted by ECCV 2026

Controlling Motion Transfer in Diffusion Transformers via Attention Heads

通过注意力头控制扩散变换器中的运动传递

Sunyoung Jung, Jiwoo Park, Yoonseok Choi, Kyobin Choo, Ming-Hsuan Yang, Seong Jae Hwang

机构 * Yonsei University（延世大学） ； LG Electronics（LG电子） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 研究如何控制扩散变换器中的运动传递，通过在注意力头层面分析，提出无需参数更新的头感知可控运动传递框架，利用语义对应引导和选择性特征注入，实现精确运动传递并为可控视频生成提供可解释基础。

Comments Accepted to ECCV 2026, Project page: https://sunyj-hxppy.github.io/halo/

MemoBench: Benchmarking World Modeling in Dynamically Changing Environments

MemoBench: 动态变化环境中的世界建模基准测试

Haoyu Chen, Kaichen Zhou, Hang Hua, Kaile Zhang, Jingwen Qian, Wufei Ma, Haonan Chen, Chunjiang Liu, Yizhou Zhao, Xiaoyuan Wang, Weiyue Li, Alan Yuille, Paul Pu Liang, Yilun Du

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Boston University（波士顿大学） ； Google（谷歌） ； JHU（约翰霍普金斯大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Kempner Institute（肯普纳研究所） 纠错

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

AI总结 提出MemoBench基准，通过目标消失-重现范式评估视频生成模型在动态环境中的记忆一致性，涵盖合成与真实场景，揭示现有模型的关键挑战。

LiveEdit: Towards Real-Time Diffusion-Based Streaming Video Editing

LiveEdit：迈向基于扩散的实时流式视频编辑

Xinyu Wang, Chongbo Zhao, Fangneng Zhan, Yue Ma

机构 * THU（清华大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出一种因果逐帧编辑的流式视频框架，通过三阶段蒸馏将双向模型能力迁移至单向流式编辑器，结合AR掩码缓存实现12.66 FPS的实时编辑，并保持背景稳定。

Comments Accepted by ECCV 2026, Project page: https://live-edit.github.io

GeoWorld: Providing Full-frame Geometry Features to Facilitate 3D Scene Generation

GeoWorld：提供全帧几何特征以促进3D场景生成

Yuhao Wan, Lijuan Liu, Jingzhi Zhou, Zihan Zhou, Xuying Zhang, Dongbo Zhang, Shaohui Jiao, Qibin Hou, Ming-Ming Cheng

机构 * VCIP & AAIS, Nankai University（VCIP与AAIS，南开大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； NKIARI, Shenzhen Futian（NKIARI，深圳福田） 纠错

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

AI总结 针对视频模型用于图像到3D场景生成时的几何失真等问题，提出两阶段GeoWorld方法，先由视频模型和多视图几何模型生成全帧几何特征辅助第二阶段，还提几何损失和适配模块，能生成更高保真3D场景且更快。

When Distillation Breaks Motion Control: Restoring Generative Trajectories for Fast Video Generators

当蒸馏破坏运动控制时：恢复快速视频生成器的生成轨迹

Jintao Rong, Xin Xie, Xinyi Yu, Linlin Ou, Xinyu Zhang, Chunhua Shen, Dong Gong

机构 * Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； University of New South Wales (UNSW Sydney)（新南威尔士大学（悉尼）） ； University of Auckland（奥克兰大学） ； 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 研究免训练运动定制应用于蒸馏视频生成器的问题，提出MotionEcho框架，通过推理时用高质量扩散教师模型校正学生模型采样轨迹，实现准确运动控制，提升运动保真度和视觉质量，且保留蒸馏生成效率优势。

Comments Project page: https://euminds.github.io/motionecho/

Point as Skeleton: Accumulated Point Cloud Enhanced Autoregressive Generation for Closed-Loop Autonomous Driving Simulation

点作为骨架：累积点云增强自回归生成用于闭环自动驾驶模拟

Songbur Wong, Xiaosong Jia, Junqi You, Bo Zhang, Pei Xu, Renqiu Xia, Yuping Qiu, Shaofeng Zhang, Zelin Zhao, Xuechao Yan, Yuchen Zhou, Yurui Chen, Wen Guo, Hang Xu, Junchi Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银望智能科技有限公司） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶模拟难题，提出“点作为骨架”框架，通过自回归生成器结合多种条件合成视频，引入Reset-and-Roll支持闭环，用点云骨架稳定误差，实现基于nuPlan的闭环生成接口，实验证明其提升了闭环自回归生成质量。

Natural Language Camera Movement Understanding

自然语言相机运动理解

Yuwen Tan, Joey Huang, Jin Huang, Haoxiang Li, Boqing Gong

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Pixocial Technology（皮克索西尔科技公司） 纠错

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

AI总结 研究自然语言相机运动理解问题，指出现有视觉语言模型在此任务上的不足。核心方法是建立分类法、基准和训练集。主要贡献是微调的VLM - 8B在基准测试中性能优于Gemini 3.1 Pro。

Comments Accepted to ECCV 2026

Pano2World: End-to-End 3D Generation via Unified Multi-View Sequences

Pano2World: 通过统一多视图序列进行端到端三维生成

Zhenjia Li, Jinrang Jia, Yifeng Shi

机构 * Ke Holdings Inc.（贝壳找房） 纠错

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

AI总结 提出Pano2World方法，利用全景扩散模型和视图感知注意力路由，从单张室内全景图直接生成可探索的三维高斯场景，解决多步管道误差累积和视频模型灵活性不足的问题。

Comments 10 pages, 3 figures, 3 tables. Preprint

DramaDirector: Geometry-Guided Short Drama Generation

DramaDirector: 几何引导的短剧生成

Hengji Zhou, Sijie Liu, Jianrun Chen, Xingchen Zou, Lianghao Xia, Liqiang Nie

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出几何引导框架DramaDirector，通过检索真实短剧的深度-姿态参考，结合模式约束SFT和GRPO训练规划器，实现从情节到多镜头短剧的生成，在忠实度、一致性和可控性上优于基线。

Comments 20 pages, 17 figures, 6 tables. Code is available at https://github.com/iLearn-Lab/DramaDirector

UniVideo: Unified Understanding, Generation, and Editing for Videos

UniVideo：视频的统一理解、生成与编辑

Cong Wei, Quande Liu, Zixuan Ye, Qiulin Wang, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kun Gai, Wenhu Chen

机构 * University of Waterloo（多伦多大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手技术团队） 纠错

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

AI总结 提出UniVideo框架，采用双流设计，结合多模态大语言模型与多模态DiT进行视频生成等任务。统一多种视频任务于单范式，实验表明其性能出色，还支持任务组合与能力迁移，且发布了模型和代码。

Comments Project Website https://congwei1230.github.io/UniVideo/

WorldDirector: Building Controllable World Simulators with Persistent Dynamic Memory

WorldDirector: 构建具有持久动态记忆的可控世界模拟器

Hanlin Wang, Hao Ouyang, Qiuyu Wang, Wen Wang, Qingyan Bai, Ka Leong Cheng, Yue Yu, Yixuan Li, Yihao Meng, Zichen Liu, Yanhong Zeng, Yujun Shen, Qifeng Chen

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； ZJU（浙江大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出WorldDirector框架，通过LLM协调3D轨迹与相机运动作为视频生成控制信号，解耦语义运动编排与视觉生成，实现持久动态对象记忆和自由视角探索。

Comments Project Page: https://worlddirector.github.io/

Unified Panoramic-Gaussian Representation for Monocular 4D Scene Synthesis

统一全景-高斯表示用于单目4D场景合成

Yuankun Yang, Yi Wei, Wenyang Zhou, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Central Media Technology Institute, Huawei（华为中央媒体技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出PanoGaussian，结合全景轨迹引导与显式动态高斯表示，解决单目视频4D场景合成中视角外区域推断不一致和动态内容建模问题。

Comments Accepted at ECCV 2026

Divide and Conquer: Decoupled Representation Alignment for Multimodal World Models

分而治之：多模态世界模型的解耦表示对齐

Junyuan Xiao, Dingkang Liang, Xin Zhou, Yixuan Ye, Tongtong Su, Guangmo Yi, Bin Xia, Qiang Lyu, Shurui Shi, Jun Huang, Jianlou Si, Wenming Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； CSU（中南大学） ； ZJU（浙江大学） ； CUHK（香港中文大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 提出M²-REPA方法，通过解耦扩散模型中间表示中的模态特定特征并与对应的专家基础模型对齐，实现多模态视频生成中多种基础模型先验的充分利用，显著提升视觉质量和长期一致性。

Comments Accepted to ECCV 2026

Ink3D: Sculpting 3D Assets with Extremely Complex Textures via Video Generative Models

Ink3D: 通过视频生成模型雕刻具有极其复杂纹理的3D资产

Yue Han, Chong Li, Zhening Liu, Cong Huang, Fang Deng, Yong Liu, Fangyun Wei, Yan Lu

机构 * ZGCA & ZGCI（ZGCA 和 ZGCI） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出Ink3D框架，利用大规模视频生成模型合成复杂纹理，通过OrbitPainter生成密集轨道扫描视频，并用TextureOptimizer进行神经烘焙以生成一致纹理。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://yuehan99.github.io/Ink3D-TextureGen/

Prompt2Effect: Training-Free Image-to-Video Model Specialization via LoRA Generation

Prompt2Effect: 通过LoRA生成实现免训练图像到视频模型特化

Xiaomeng Yang, Yanyu Li, Gordon Guocheng Qian, Ivan Skorokhodov, Viacheslav Ivanov, Avalon Vinella, Xuan Zhang, Yanzhi Wang, Sergey Tulyakov, Anil Kag

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Snap Inc.（Snap公司） 纠错

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

AI总结 提出Prompt2Effect，一种权重驱动超网络，通过单次前向传播直接合成效果特定的LoRA权重，无需训练，在保持视频质量的同时将计算成本从56 GPU小时降至3.3秒。

Comments Accepted to ECCV 2026, project page: https://xiaomeng-yang.github.io/Prompt2Effect

From Synchrony to Sequence: Exo-to-Ego Generation via Interpolation

从同步到序列：通过插值实现外视角到视角的视频生成

Mohammad Mahdi, Nedko Savov, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool

机构 * 1 INSAIT, Sofia University “St. Kliment Ohridski” 纠错

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

AI总结 本文提出Syn2Seq-Forcing方法，通过插值生成连续信号解决外视角到视角视频生成中的时空和几何断点问题，提升扩散模型在跨视角视频合成中的性能。