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MotiMotion: Motion-Controlled Video Generation with Visual Reasoning

MotiMotion: 基于视觉推理的运动控制视频生成

Lee Hsin-Ying, Hanwen Jiang, Yiqun Mei, Jing Shi, Ming-Hsuan Yang, Zhixin Shu

机构 * University of California, Merced（加州大学梅尔茨分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 本文提出MotiMotion框架，通过将运动控制转化为推理生成问题，改进视频生成中因果关系和常识一致性，引入免训练视觉语言推理器和置信度感知控制方案，通过MotiBench基准测试验证其生成视频的合理性与交互性。

Comments ICML 2026. Project page: https://motimotion.github.io/

Live Music Diffusion Models: Efficient Fine-Tuning and Post-Training of Interactive Diffusion Music Generators

实时音乐扩散模型：交互式音乐生成扩散模型的高效微调与后训练

Zachary Novack, Stephen Brade, Haven Kim, Hugo Flores García, Nithya Shikarpur, Chinmay Talegaonkar, Suwan Kim, Valerie K. Chen, Julian McAuley, Taylor Berg-Kirkpatrick, Cheng-Zhi Anna Huang

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； MIT（麻省理工学院） ； Adobe（Adobe公司） 纠错

AI总结 本文研究了音频扩散模型能否通过块级KV缓存高效地转化为交互式模型，从而在消费级硬件上实现。提出的Live Music Diffusion Models (LMDMs)通过块级KV缓存恢复并超越了离散Live Music Models (LMMs)的推理复杂度，并通过ARC-Forcing范式实现稳定的后训练对齐，从而在无需显式RL或奖励模型的情况下减少误差累积。

ViPS: Video-informed Pose Spaces for Auto-Rigged Meshes

ViPS: 为自动绑定网格的视频感知姿态空间

Honglin Chen, Karran Pandey, Rundi Wu, Matheus Gadelha, Yannick Hold-Geoffroy, Ayush Tewari, Niloy J. Mitra, Changxi Zheng, Paul Guerrero

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 本文提出ViPS，一种通过视频扩散模型提取运动先验来发现自动绑定网格有效姿态分布的前馈框架，实现了对多样形状变化、逆向运动学和动画的关键帧生成的支持。

Comments Project page: https://honglin-c.github.io/vips/