Tsinghua University（清华大学）

SCAIL-2: Unifying Controlled Character Animation with End-to-End In-Context Conditioning

SCAIL-2：通过端到端上下文条件统一受控角色动画

Wenhao Yan, Fengjia Guo, Zhuoyi Yang, Jie Tang

机构 * Z.ai ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出SCAIL-2框架，通过端到端上下文条件统一受控角色动画，绕过中间表示直接利用驱动视频，并合成MotionPair-60K数据集，采用上下文掩码和模式RoPE实现统一，结合Bias-Aware DPO减少误差，显著优于现有方法。

DeepThinkVLA: Enhancing Reasoning Capability of Vision-Language-Action Models

DeepThinkVLA: 提升视觉-语言-动作模型的推理能力

Cheng Yin, Yankai Lin, Wang Xu, Sikyuen Tam, Xiangrui Zeng, Zhiyuan Liu, Zhouping Yin

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, China（清华大学计算机科学与技术系） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China, China（中国人民大学 Gallagher 人工智能学院） ； Beijing Zhongguancun Academy, China（北京中关村学院） 纠错

AI总结 本文通过系统实验发现，Co-T推理需满足解码对齐和因果对齐两个条件，提出DeepThinkVLA模型在LIBERO等任务中取得显著提升。

Comments 26 pages, 7 figures, conference

RESample: A Robust Data Augmentation Framework via Exploratory Sampling for Robotic Manipulation

RESample：通过探索性采样构建鲁棒数据增强框架用于机器人操控

Yuquan Xue, Guanxing Lu, Zhenyu Wu, Chuanrui Zhang, Bofang Jia, Zhengyi Gu, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 本文提出RESample框架，通过探索性采样机制提升VLA训练数据分布覆盖，有效解决分布外场景下的能力瓶颈问题，实验证明在LIBERO基准和真实机器人任务中性能提升12%。

Comments 8 pages, submitted to RA-L

Beyond Boundary Frames: Talking-Head Inbetweening via Context-Aware Motion Modeling

超越边界框架：基于音频视觉语义的上下文中心视频插值

Yuchen Deng, Hai-Tao Zheng, Jie Wang, Xiaotian Li, Feidiao Yang, Yuxing Han

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 本文提出BBF框架，通过解耦多模态条件，结合视觉上下文、文本语义和音频时间动态，提升视频插值的可控性和准确性，实验表明其在通用插值和音视频同步生成任务中优于现有方法。