Tencent（腾讯）

Geometry-Guided Representations for Coherent Lane and Traffic Topology Reasoning in Driving Scenes

用于驾驶场景中连贯车道和交通拓扑推理的几何引导表示

Yueru Luo, Changqing Zhou, Yiming Yang, Erlong Li, Chao Zheng, Shuguang Cui, Zhen Li

机构 * FNii ； SSE, CUHK-Shenzhen ； HKUST-Guangzhou（HKUST-广州） ； Tencent Map T-Lab（腾讯地图T实验室） 纠错

AI总结 研究自动驾驶中道路拓扑推理问题，提出CoPo统一框架，通过整合感知层、推理层和监督层的几何引导关系建模，实现感知与推理的端到端联合优化，实验证明该方法在多个指标上优于现有方法。

Comments KDD2026

HunyuanVideo-HOMA: Generic Human-Object Interaction in Multimodal Driven Human Animation

混元视频-HOMA：多模态驱动人体动画中的通用人机交互

Ziyao Huang, Zixiang Zhou, Juan Cao, Yifeng Ma, Yi Chen, Zejing Rao, Zhiyong Xu, Hongmei Wang, Qin Lin, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 针对人体-物体交互视频生成的局限，提出混元视频-HOMA弱条件多模态驱动框架，通过稀疏解耦运动引导等方法，将外观和运动信号编码融合，经优化训练，在弱监督下性能达先进水平，还具文本生成和物体操纵通用性。