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TRACE: Object Motion Editing in Videos with First-Frame Trajectory Guidance

TRACE: 视频中基于首帧轨迹引导的对象运动编辑

Quynh Phung, Long Mai, Cusuh Ham, Feng Liu, Jia-Bin Huang, Aniruddha Mahapatra

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 本文提出TRACE框架，通过单帧锚点设计轨迹并合成一致的编辑视频，解决对象运动路径编辑问题，实现更协调、真实且可控的视频编辑。

Comments webpage: https://trace-motion.github.io/

AnyDoc: Enhancing Document Generation via Large-Scale HTML/CSS Data Synthesis and Height-Aware Reinforcement Optimization

AnyDoc：通过大规模HTML/CSS数据合成和高度感知强化优化提升文档生成

Jiawei Lin, Wanrong Zhu, Vlad I Morariu, Christopher Tensmeyer

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 AnyDoc通过大规模HTML/CSS数据合成和高度感知强化优化，实现多文档生成任务，包含265206个样本，覆盖111类和32种风格，提升文档生成性能。

Comments CVPR 2026 Main Conference

Stochastic Ray Tracing for the Reconstruction of 3D Gaussian Splatting

随机光线追踪用于3D高斯点云重建

Peiyu Xu, Xin Sun, Krishna Mullia, Raymond Fei, Iliyan Georgiev, Shuang Zhao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Adobe Research（Adobe 研究院） ； Canva Research（Canva 研究院） 纠错

AI总结 本文提出一种无排序的随机光线追踪方法，用于重建和渲染标准及可照明的3D高斯点云场景，提升了重建质量和速度。

Comments Project Page: https://xupaya.github.io/stoch3DGS/

Rethinking Failure Attribution in Multi-Agent Systems: A Multi-Perspective Benchmark and Evaluation

重新思考多智能体系统中的故障归因：一个多视角基准和评估

Yeonjun In, Mehrab Tanjim, Jayakumar Subramanian, Sungchul Kim, Uttaran Bhattacharya, Wonjoong Kim, Sangwu Park, Somdeb Sarkhel, Chanyoung Park

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 本文提出多视角故障归因方法，引入MP-Bench基准，通过实验发现现有基准设计限制导致LLM在故障归因上的表现问题，强调多视角评估的重要性。

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