Zhejiang University（浙江大学）

CameraAnything: Refilming Videos with Arbitrary Camera Control

CameraAnything：使用任意相机控制重新拍摄视频

Yixuan Li, Yanhong Zeng, Ka Leong Cheng, Jiayi Zhu, Hanlin Wang, Wen Wang, Yihao Meng, Hao Ouyang, Qiuyu Wang, Yue Yu, ZiDong Wang, Yiyuan Zhang, Yujun Shen, Dahua Lin

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 CameraAnything是用于相机控制视频编辑的统一框架，采用逐像素普吕克光线注入等方法联合控制相机参数，开发合成管道克服数据稀缺，能在单过程中实现多种视频编辑操作，为视频制作提供实用价值。

Comments Project page: https://yixuanli98.github.io/cameraanything/

A Cyclic Adaptation-Generalization Framework with Uncertainty-Guided Self-Paced Learning for Long-Term Brain-Machine Interfaces

一种用于长期脑机接口的具有不确定性引导自步学习的循环适应-泛化框架

Jiyu Wei, Di Hong, Zhanjie Zhang, Dazhong Rong, Qinming He, Yueming Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Nanhu Brain-Computer Interface Institute（南湖脑机接口研究所） 纠错

AI总结 针对侵入性脑机接口因神经漂移面临的长期部署挑战，提出UnSPC框架，通过UnSPL机制协同DA和DG，利用噪声鲁棒排序策略挖掘可靠伪标签样本，引入CycAG策略整合DA和DG，经实验验证其有效性和鲁棒性，为长期BMI控制铺路。

Self-Supervised Consistency Enhanced Disentangled Learning for Neural Decoding Generalization in Brain-Machine Interface

用于脑机接口神经解码泛化的自监督一致性增强解缠学习

Jiyu Wei, Di Hong, Zhanjie Zhang, Dazhong Rong, Qinming He, Yueming Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Nanhu Brain-Computer Interface Institute（南湖脑机接口研究院） 纠错

AI总结 研究脑机接口因神经漂移致性能下降问题，提出自监督一致性增强解缠学习框架（SSCDL）。通过设计一致性增强神经解码器及采用互补解缠泛化机制，学习鲁棒表征，实现跨日泛化，提升解码性能，展现长期交互潜力。

RRTrack: Robust and Recoverable Object 6D Pose Tracking for Dynamic Scenes

RRTrack：用于动态场景的鲁棒且可恢复的物体6D姿态跟踪

Junyue Li, Ye Zheng, Yifan Chen, Zhe Sun, Xuelong Li

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院） ； College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息技术学院） 纠错

AI总结 研究针对动态场景中物体6D姿态跟踪难题，提出RRTrack。它采用2D-6D闭环跟踪策略，集成记忆视频对象分割与6D姿态细化，还有双库模板匹配模块。在合成基准和真实世界实验中验证，相比FoundationPose有显著提升，兼具高效与鲁棒性。

Comments 6D Pose Tracking, 10 pages, real-world experiments, training-free

Expose Your Disguise: Recovering Source Speaker Identity From Voice Conversion

揭露你的伪装：从语音转换中恢复源说话者身份

Hanlei Zhang, Zhongming Ma, Mingyang Zhang, Tengfei Liu, Yushi Cheng, Yanjiao Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 研究针对语音转换威胁生物特征安全问题，提出TRIDENT框架，通过三叉戟架构，包括识别转换机制、提取目标说话者潜在表示等，从转换音频恢复源说话者身份，实验表明其准确率高且性能稳健。

D3O: Dynamic Distribution Distillation for Ordinal Regression

D3O：用于序数回归的动态分布蒸馏

Chunlai Dong, Yaojun Hu, Yuyang Xu, Haochao Ying, Jian Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对序数回归中因主观标注产生的问题，提出D3O动态分布蒸馏框架，通过自蒸馏用序数标签分布的训练驱动演化取代静态监督，引入对比序数感知标签增强模块和基于CDF的跨层交互蒸馏机制，实验证明其优于现有方法。

Comments 10 pages, 5 figures, ACMMM2026

Impute On-Demand: Adaptive Correlated Time Series Imputation for Changing Environments

按需插补：针对变化环境的自适应相关时间序列插补

Zhichen Lai, Huan Li, Dalin Zhang, Dong Gong, Lina Yao, Christian S. Jensen

机构 * College of Computer and Data Science, Fuzhou University（福州大学计算机与数据科学学院） ； Engineering Research Center of Big Data Intelligence, Ministry of Education（教育部大数据智能工程研究中心） ； Fujian Key Laboratory of Network Computing and Intelligent Information Processing, Fuzhou University（福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室） ； Department of Computer Science, Aalborg University（奥尔堡大学计算机科学系） ； Space Information Research Institute, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学空间信息研究院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与数据安全国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, The University of New South Wales（新南威尔士大学计算机科学与工程学院） ； CSIRO’s Data61（联邦科学与工业研究组织数据61） 纠错

AI总结 研究针对物联网中相关时间序列数据缺失值插补问题，提出AdaCTSi方法，结合一次性时间卷积网络与相关技术提取解耦特征，经实验验证该方法能有效降低MAE，且单个模型支持自适应推理，可部署在商用设备上。

Comments 15 pages, 9 figures. Accepted for publication in IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (IEEE TKDE)

VIPER: Visual In-Context Physics Reasoning for Physically Plausible Video Generation

VIPER：用于物理上合理的视频生成的视觉上下文物理推理

Tianxiao Chen, Hanmo Chen, Huajin Chen, Bo Li, Qi Ye, Peng-Tao Jiang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd.（维沃移动通信有限公司） 纠错

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

Neural operator discovery from heterogeneous trajectories

从异构轨迹中发现神经算子

Zituo Chen, Qiaofeng Li, Jiaxin Hu, Sili Deng

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究如何从异构轨迹发现神经算子，提出因式分解潜在条件公式，联合学习神经算子与低维潜在表示，能捕获系统变化内在维度，实现零样本外推等泛化，为无显式监督的算子学习建立可解释范式。

HyCE-RAG: Hypergraph Chain-of-Evidence Retrieval-Augmented Generation for Explainable Multi-hop Question Answering

HyCE-RAG：用于可解释多跳问答的超图证据链检索增强生成

Hong-Yu An, Yun-Jian Zhang, Chen-Wei Liang, Tian-Yi Zhang, Jian Ding, Yi-Lun Wu, Ao-Bo Li, Wei-Cong Su, Saifullah, Mujiangshan Wang

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Shenzhen Kaihong Digital Industry Development Co., Ltd.（深圳开鸿数字产业发展有限公司） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） 纠错

AI总结 研究可解释多跳问答，提出HyCE-RAG框架，将实体等组织成超边构建超图，经置信度传播和证据组装选择连接证据路径，评分时考虑多种因素，实验证明其在多方面优于标准和基于图的RAG基线，为复杂问答检索后推理提供新方向。

Comments 15 pages, 3 figures, 4 tables

MM-ShiftKV: Decode-Aware Prefill-Stage KV Selection for Multimodal Large Language Models

MM-ShiftKV：用于多模态大语言模型的解码感知预填充阶段键值选择

Jinsong Shu, Chenyang Wu, Zhongle Xie, Baokun Wang, Lidan Shou

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与数据安全国家重点实验室） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术产业开发区（滨江）区块链与数据安全研究院） 纠错

AI总结 研究多模态大语言模型中KV缓存问题，提出MM-ShiftKV方法，通过构建方差扩展查询代理近似解码时查询行为，基于聚合注意力质量估计KV重要性，在严格缓存预算下性能优于现有方法。

Comments 19 pages, 11 figures

Fast Cross-Scenario Adaptation of CSI Models via Channel Conditional Parameter Generation

通过信道条件参数生成实现CSI模型的快速跨场景自适应

Xudong Zou, Siyu Wu, Zunlei Feng, Jie Song, Yuanyu Wan, Mingli Song, Jiacong Hu

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（浙江大学杭州高新技术产业开发区（滨江）区块链与数据安全国家重点实验室） 纠错

AI总结 研究针对CSI模型在不同场景适应性差的问题，提出CCPG方法，通过组件冻结实验识别瓶颈，生成轻量级LoRA权重，经多种技术处理实现快速跨场景自适应，实验表明该方法能高效部署CSI模型用于6G通信。