世界模型

OccDirector: Language-Guided Behavior and Interaction Generation in 4D Occupancy Space

OccDirector：基于语言的4D占用空间中行为与交互生成

Zhuding Liang, Tianyi Yan, Dubing Chen, Jiasen Zheng, Huan Zheng, Cheng-zhong Xu, Yida Wang, Kun Zhan, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau, Macau, China（SKL-IOTSC、CIS、澳门大学、澳门、中国） ； Li Auto Inc, Beijing, China（Li Auto Inc、北京、中国） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出OccDirector框架，通过自然语言生成4D占用空间动态，解决复杂多代理交互生成问题，引入多级语言指令数据集和评估基准，实现语言驱动的行为编排。

Inference-Time Attention Steering for Vision-Language-Action Driving Models

面向视觉-语言-动作驾驶模型的推理时注意力引导

Darshan Nagendra Prasad, Lars Ullrich, Knut Graichen

机构 * FAU Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract,abstract_cn)；world model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对VLA驾驶模型无法在推理时重定向注意力的问题，在Qwen3-VL主干上添加预softmax注意力偏差，实验验证了其对轨迹的引导效果及层相关特性。

Comments Attention Steering, Vision-Language-Action, AutonomousDriving, Inference-Time Intervention

Journal ref European Conference on Computer Vision 2026

Alaya-EVOKE: From Linear-Scaling Supervision to Endless World

Alaya-EVOKE：从线性缩放监督到无尽世界

Yuanyang Yin, Gongxuan Wang, Yifan Zhan, Chuanhao Li, Kaipeng Zhang, Feng Zhao

机构 * MoE Key Lab of BIPC（BIPC教育部重点实验室） ； USTC（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Alaya Lab（Alaya实验室） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 Alaya-EVOKE将持久世界状态外部化并重新设计教师模型，解决交互式世界模型的冲突需求，在WBench等基准上实现最优性能，支持开放式长时序生成。

Risk-Controllable Multi-View Diffusion for Driving Scenario Generation

可控风险多视角扩散用于驾驶场景生成

Hongyi Lin, Wenxiu Shi, Heye Huang, Dingyi Zhuang, Song Zhang, Yang Liu, Xiaobo Qu, Jinhua Zhao

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 RiskMV-DPO通过整合风险水平与物理风险建模，实现可控风险的多视角驾驶场景生成，提升3D检测性能并减少FID，推动安全导向的具身智能发展。

Comments 10 pages, 4 figures; accepted at the CVPR 2026 Workshop on Video Generative Models: Benchmarks and Evaluation (VGBE). Updated to the complete camera-ready version

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2026

UrbanWorld2.0: A Multimodal Agentic Framework for Reality-Aligned 3D World Generation at City-Scale

RAISECity: 一种用于城市级现实对齐3D世界生成的多模态代理框架

Shengyuan Wang, Zhiheng Zheng, Yu Shang, Lixuan He, Yangcheng Yu, Fan Hangyu, Jie Feng, Qingmin Liao, Yong Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（人工智能学院，清华大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（电子工程系，北京研究院，清华大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 RAISECity通过多模态代理框架实现城市级3D世界生成，提升现实对齐、精度和性能，适用于沉浸媒体和具身智能应用。

Comments Accepted by ACM MM 2026, the code is available at: https://github.com/tsinghua-fib-lab/UrbanWorld2.0

HarnessEval-W: Agentifying the Evaluation of Visual Worlds

HarnessEval-W：将视觉世界评估智能体化

Weiliang Chen, Haowen Sun, Jun Gao, Jiawei Chi, Hanyang Wang, Qiyu Dai, Yihao Li, Hao Li, Jingnan Gao, Yi-Hsin Hung, Xingzhuo Guo, Shangchen Miao, Zhiyuan Shi, Xiang Li, Fengrui Tian, Weihua Du, Ziqi Huang, Shenyuan Gao, Siqiao Huang, Mingyu Liu, Yifei Li, Shizun Wang, Xi Wang, Tianqi Zhang, Xue Luo, Xiyin Ren, Jinshan Ren, Xiaoyang Shen, Xiaobo Hu, Zhiyang Dou, Mingyu Ding, Yichao Yan, Xinchao Wang, Yizhou Wang, Shilong Liu, Wenzhao Zheng, Yueqi Duan, Yuan Gong, Ziwei Liu, Ming-Yu Liu, Jialong Wu, Jiangran Lyu, Fangfu Liu

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 该研究提出智能体化评估流程HarnessEval-W，将LLM生态的harness范式应用于世界模型基准测试，对18个世界模型的330个案例评估，其判断与人类偏好一致且提供可验证诊断，已开源并邀社区贡献。

Comments Project Page: https://mirros-lab.github.io/HarnessEval-W

PBD-AG: Persistent Baseline-Delta Active Graphs with Uncertainty-Aware Inspection for Long-Horizon Service Robots

PBD-AG：面向长周期服务机器人的具有不确定性感知检查的持久基线-增量主动图

Shuo Bao, Wei Dong, Shuyue Zhang, Ming Shang, Yuchen Huang, Han Yu, Chengjie Xu, Yiheng Bi, Kai Sun, Fuchun Sun, Xinzhou Wang

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 针对长周期服务机器人世界模型构建的现有方法存在不足，本文提出PBD-AG框架，通过解耦稳定固定装置与动态对象事件，结合不确定性感知检查，在仿真与物理机器人实验中取得更优性能。

4D-WAM: Infusing Spatiotemporal Awareness into World Action Models through Trajectory Fields

4D-WAM：通过轨迹场将时空感知注入世界动作模型

Lishan Yang, Wenxuan Song, Xi Wang, Pingyue Sheng, Zheng Fang, Ziyang Zhou, Junjie He, Haodong Yan, Jiayi Chen, Nan Sun, Qiao Sun, Pengwei Wang, Lingqiao Liu, Yan Wang, Yuxiang Gao, Feras Dayoub, Haoang Li

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本研究提出模型无关的4D-WAM，通过运动对齐与目标对齐两个互补目标，将3D轨迹场的时空知识注入世界动作模型，在多基准实验中显著提升了模型的空间理解等多项性能。

When Agentic AI Meets Integrated Sensing and Communication

当智能体AI遇上集成感知与通信

Kai Li, Conggai Li, Sarah Ali Siddiqui, Syed Sohail Ahmed, Xin Yuan, Shenghong Li, Wei Ni

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； CSIRO（联邦科学与工业研究组织） ； Qassim University（卡西姆大学） ； Edith Cowan University（伊迪丝·考恩大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本综述提出智能体AI与集成感知通信结合的AISAC范式，构建六阶段闭环框架与五成熟度等级，梳理相关领域进展，分析交叉需求，发现现有系统智能体成熟度不足，并指出多方面开放挑战。

Comments 35 pages, 132 references, 10 tables, 9 figures

From Passive Mirrors to Active Agents: Holonic Digital Twins for Physical AI over Networks

从被动镜像到主动智能体：面向网络物理AI的 holonic 数字孪生

Christo Kurisummoottil Thomas, Omar Hashash, Walid Saad

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文针对当前AI嵌入物理系统失效、无线网络架构无法支持实时物理AI协调的问题，提出HDT-Nets框架，通过holonic数字孪生实现实时物理AI推理，为网络物理AI提供新方案。

muSync-GS: Physics-Synchronized Driving Video Synthesis for Weather and Geometric Road Hazards

muSync-GS：面向天气与几何道路危险场景的物理同步驾驶视频合成方法

Yang Chen, Yicheng Zhu, Tao Li, Zilin Bian

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 muSync-GS是一种物理同步驾驶视频合成框架，通过耦合天气、道路几何编辑与车辆动力学，在12个CarSim案例上实现了车辆状态的精准预测与场景同步。

Comments 42 pages, 14 figures; includes an appendix

Enactive Artificial Intelligence: A Decision-Centric Architecture for Complex Systems

能动人工智能：面向复杂系统的以决策为中心的架构

Zuojun Max Shen, Yuan Qu, Pujun Zhang, Anbang Liu, Yunhao Liang

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本研究提出能动人工智能框架，通过组织世界、站点世界等四个角色构建以决策为中心的架构，拓展AI前沿，为企业与工业复杂系统的可靠AI部署提供新方向。

Shall We Play a Game? Language Models for Open-ended Wargames

我们要玩一场游戏吗？用于开放式兵棋推演的语言模型

Glenn Matlin, Isaac Song, Yixiong Hao, Parv Mahajan, Evan Montoya, Ryan Bard, Stuart R. Topp, Anthony Wen-Ming Zang, Mohammed Rehan Parwani, Soham Shetty, Mark Riedl

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 该研究通过对223篇相关论文的范围综述，明确了兵棋推演中语言模型的控制角色现状，指出需关注模型对行动与后果的控制程度以保障模拟保真度。

Comments 49 pages (9-page body), 3 figures. Published at the Social Sim'26 Workshop at COLM 2026 (non-archival)

Do World Action Models Generalize Better than VLAs? A Robustness Study

世界动作模型是否比视觉语言动作模型表现更好？一项鲁棒性研究

Zhanguang Zhang, Zhiyuan Li, Behnam Rahmati, Rui Heng Yang, Yintao Ma, Amir Rasouli, Sajjad Pakdamansavoji, Yangzheng Wu, Lingfeng Zhang, Tongtong Cao, Feng Wen, Xinyu Wang, Xingyue Quan, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文比较了最新状态的VLA策略和最近发布的WAMs，在不同视觉和语言扰动下评估其性能，发现WAMs在鲁棒性上表现更强，而VLA需要大量训练数据和多样化学习目标。

Recurrent Autoregressive Diffusion: Global Memory Meets Local Attention

循环自回归扩散：全局记忆与局部注意力相结合

Taiye Chen, Zihan Ding, Anjian Li, Christina Zhang, Zeqi Xiao, Yisen Wang, Chi Jin

机构 * Peking University（北京大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 研究针对超长视频生成中现有模型的不足，提出循环自回归扩散（RAD）框架，结合循环块与局部注意力，解决训练推理差距等问题，在相关数据集实验中展现出长视频生成的优越性。

Comments Published at ECCV 2026. Project page: https://yeyutaihan.github.io/recurrent-autoregressive-diffusion/

Streaming Multi-Agent Autoregressive Diffusion Model with World State Registers

具有世界状态寄存器的流式多智能体自回归扩散模型

Sicheng Mo, Yuheng Li, Ziyang Leng, Krishna Kumar Singh, Bolei Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 研究多智能体交互世界模型共享状态维护难题，提出WorldWeaver模型，利用跨智能体世界状态寄存器及混合变压器设计，经双智能体我的世界视频生成实验验证，该模型能提升逻辑一致性与生成质量。

Comments Project page: https://vail-ucla.github.io/worldweaver/

Environment-free Synthetic Data Generation for API-Calling Agents

用于 API 调用智能体的无环境合成数据生成

Seanie Lee, Sanjoy Chowdhury, Chao Jiang, Cheng-Yu Hsieh, Ting-Yao Hu, Alexander T Toshev, Oncel Tuzel, Raviteja Vemulapalli

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 研究针对训练 API 调用 LLM 智能体数据收集瓶颈问题，提出无环境合成数据生成方法，利用 LLMs 生成任务、响应等，经评判器过滤轨迹，在相关基准上评估，结果表明此方法可有效训练智能体，是实用可扩展方案。

The Theory of Mind Utility: Formal Specification of a Mentalizing Mechanism

心智理论效用：心理化机制的形式化规范

Nikolos Gurney, Stacy Marsella

机构 * Institute for Creative Technologies, University of Southern California（南加州大学创意技术研究所） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学库里计算机科学学院） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出心智理论效用（ToM-U）框架，通过局部认知世界模型（LEWM）形式化推断他人信念的计算问题，定义结构、推理过程及失败痕迹，区别于贝叶斯心智理论等方法。

Apple-$π$: Benchmarking Thinking with Video Towards Law-Grounded Physical Intelligence

Apple-$π$：基于视频对基于法律的物理智能进行思维基准测试

Runmao Yao, Kairui Hu, Yukang Cao, Ruisi Wang, Shulin Tian, Ziang Cao, Weichen Fan, Ziqi Huang, Yuhao Dong, Hao Li, Zhaoxi Chen, Zhongang Cai, Lei Yang, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 研究针对视频模型评估仅看输出层面的不足，提出Apple-PI基准，含数据集、协议和评估套件三部分，通过对11个模型测试发现其距可靠世界模拟器差距大，并揭示了一些瓶颈与差距，为指导视频模型发展提供诊断基础。

Reference-Based Distillation Detection in LLMs

大语言模型中基于参考的蒸馏检测

Rajat Rawat, Sizhe Chen, Akshay Anand, Michael Duan, Bob Rotsted, Sewon Min

机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学） ； OpenAI 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 研究旨在检测大语言模型是否经蒸馏而来，提出基于参考的成员推理蒸馏检测方法，通过比较模型与不同候选教师输出的优先对齐程度识别教师及蒸馏证据，能处理未知管道，扩展到开放世界设置，应用于当代模型获潜在蒸馏关系新证据。

Comments 27 pages (14 main), 21 figures, 16 tables

PanoWorld: Real-World Panoramic Generation

全景世界：真实世界全景生成

Haoyuan Li, Dizhe Zhang, Yuemei Zhou, Xiangkai Zhang, Haoran Feng, Xiaofan Lin, Wenjie Jiang, Bo Du, Ming-Hsuan Yang, Lu Qi

机构 * Insta360 Research（影石创新科技研究院） ； Institute of Automation Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； UC Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 该研究旨在解决全景世界模型的远程记忆挑战，提出PanoWorld，利用旋转等变特性简化相机轨迹，通过DPRC和GMA进行建模与记忆增强，经三阶段训练优化，构建World360数据集验证其有效性，优于其他方法且将公开模型、代码和数据集。

Comments Project page: https://lihaoy-ux.github.io/panoworld-page/ Code:https://github.com/Insta360-Research-Team/PanoWorld

Joint Energy Management and Coordinated AIGC Workload Scheduling for Distributed Data Centers: A Diffusion-Aided Reward Shaping Approach

分布式数据中心的联合能源管理与协同AIGC工作负载调度：一种扩散辅助奖励塑造方法

Yang Fu, Peng Qin, Liming Chen, Zihao Zhang, Hao Yu, Yifei Wang

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 针对AIGC在数据中心带来的能源管理与工作负载调度挑战，提出联合调度框架，考虑多种能源资源，制定系统效用最大化问题。因奖励稀疏限制DRL算法，开发扩散模型辅助奖励塑造方法，实验表明该方案能有效适应波动和异质性，实现高效学习收敛和系统效用。

DecompRL: Solving Harder Problems by Learning Modular Code Generation

DecompRL: 通过学习模块化代码生成解决更难的问题

Juliette Decugis, Fabian Gloeckle, Francis Bach, Taco Cohen, Gabriel Synnaeve

机构 * FAIR at Meta ； Inria, \'Ecole Normale Sup\'erieure 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract,abstract_cn)；world model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出DecompRL算法，通过强化学习将问题分解为可复用的子函数，重组模块生成候选解，将GPU瓶颈转移至CPU评估，在LiveCodeBench和CodeContests上超越标准RL基线。

Bridge-WA: Predicting Where and How the World Changes for Robotic Action

Bridge-WA: 预测世界变化的位置和方式以支持机器人动作

Yongjie Bai, Hanting Wang, Mingtong Dai, Qijun Zhong, Yang Liu, Liang Lin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； X-Era AI Lab（X-Era AI实验室） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出Bridge-WA轻量框架，通过蒸馏未来变化教师模型为三个紧凑先验，引导动作生成聚焦于场景变化的位置和方式，提升机器人操作的成功率和鲁棒性。

Comments 21 pages, 8 figures, https://hcplab-sysu.github.io/BRIDGE-WA

VOCA: Visual Odometry with Codec Awareness

VOCA: 具有编解码感知的视觉里程计

Nouri Alexander Hilscher, Mateo de Mayo, Dominik Muhle, Christoph Otten genannt Hermes, Daniel Cremers

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出VOCA方法，利用视频编解码信息改进压缩流上的立体视觉里程计跟踪性能，在因果VO上达到最先进的相对轨迹误差和效率。

Comments Accepted to ECCV 2026

One Video, One World: Turning Monocular Video into Physical 4D Scenes

一视频一世界：将单目视频转化为物理4D场景

Junhao Chen, Boran Zhang, Mingjin Chen, Henghaofan Zhang, Saining Zhang, Congcong Zhu, Hao Zhao, Ruqi Huang, Zhihao Li, Yufei Wang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； SparcAI Inc（SparcAI公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出OVOW，首个无需训练的系统，从单目视频重建实例级、可仿真的4D网格场景，通过视觉语言模型发现实例、类别感知重建、迭代优化恢复尺度与位姿、物理装配确保接触支撑，并建立结构化视频到4D评估基准。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project Page: https://OneVideoOneWorld.github.io/

ReSpace: Text-Driven Autoregressive 3D Indoor Scene Synthesis and Editing

ReSpace：基于文本的自回归3D室内场景合成与编辑

Martin JJ. Bucher, Iro Armeni

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 ReSpace通过自回归方法实现文本驱动的3D室内场景合成与编辑，具备明确房间边界和资产无关部署能力，支持通过自然语言添加、移除和交换物体，实验在物体添加和完整场景合成质量上超越现有方法。

Comments 23 pages, 17 figures, 11 tables (incl. appendix)

Evaluating Newtonian Mechanics in Video Generative Models with Real Physical Systems

在视频生成模型中评估牛顿力学

Antonios Tragoudaras, Chenyu Zhang, Daniil Cherniavskii, Antonios Vozikis, Thijmen Nijdam, Derck W. E. Prinzhorn, Mark Bodracska, Nicu Sebe, Andrii Zadaianchuk, Efstratios Gavves

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 本文提出Morpheus框架，通过真实物理系统评估视频生成模型对牛顿力学的理解能力，揭示当前模型在物理原理编码上的不足。

Comments Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Neural Voxel Dynamics: Learning Implicit 3D Physics via Volumetric Feature Advection

神经体素动力学：通过体素特征平流学习隐式3D物理

Zican Wang, Niloy Mitra

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出自监督框架，将视频预测瓶颈从2D提升到3D体素潜在空间，通过体素特征平流学习隐式3D物理，无需显式物理引擎，实现异构现象的统一模拟。

Controllable Egocentric Video Generation via Occlusion-Aware Sparse 3D Hand Joints

可控的第一人称视角视频生成：基于遮挡感知的稀疏3D手部关节点

Chenyangguang Zhang, Botao Ye, Boqi Chen, Alexandros Delitzas, Fangjinhua Wang, Marc Pollefeys, Xi Wang

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； MPI for Informatics（信息研究所） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 提出利用稀疏3D手部关节点作为显式控制信号，通过遮挡感知特征提取和3D加权机制，实现高保真、3D一致的第一人称手物交互视频生成。

Comments ECCV 2026