Adobe

FaceCam: Portrait Video Camera Control via Scale-Aware Conditioning

FaceCam: 通过尺度感知条件化实现人像视频相机控制

Weijie Lyu, Ming-Hsuan Yang, Zhixin Shu

机构 * University of California, Merced（加州大学梅尔塞德斯分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 FaceCam通过尺度感知条件化方法，提升单目人像视频的相机控制能力与视觉质量。

Comments Accepted by CVPR 2026. Project page: https://weijielyu.github.io/FaceCam

MotionStream: Real-Time Video Generation with Interactive Motion Controls

MotionStream: 通过交互式运动控制实现实时视频生成

Joonghyuk Shin, Zhengqi Li, Richard Zhang, Jun-Yan Zhu, Jaesik Park, Eli Shechtman, Xun Huang

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Morpheus AI 纠错

AI总结 MotionStream通过交互式运动控制实现实时视频生成，利用因果注意力机制和蒸馏技术，实现亚秒延迟和高效率的无限长视频流式生成。

Comments ICLR 2026, Project webpage: https://joonghyuk.com/motionstream-web/

True Self-Supervised Novel View Synthesis is Transferable

真正的自监督新视角合成是可迁移的

Thomas W. Mitchel, Hyunwoo Ryu, Vincent Sitzmann

机构 * Adobe, PlayStation（Adobe公司、PlayStation） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出XFactor，首个无需几何的自监督模型，实现真正的新视角合成并通过无约束潜在姿态变量实现可迁移性。