视频大模型

Planning with Sketch-Guided Verification for Physics-Aware Video Generation

基于草图引导验证的物理感知视频生成规划

Yidong Huang, Zun Wang, Han Lin, Dong-Ki Kim, Shayegan Omidshafiei, Jaehong Yoon, Yue Zhang, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； FieldAI ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SketchVerify通过草图验证和动态轨迹优化提升物理感知视频生成的效率与质量。

Comments website: https://sketchverify.github.io/

Mask2IV: Interaction-Centric Video Generation via Mask Trajectories

Mask2IV: 通过遮罩轨迹实现以交互为中心的视频生成

Gen Li, Bo Zhao, Jianfei Yang, Laura Sevilla-Lara

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Mask2IV通过遮罩轨迹实现以交互为中心的视频生成，提供灵活的交互控制和高真实感的视频生成。

Comments AAAI 2026. Project page: https://reagan1311.github.io/mask2iv

Generative Augmented Reality: Paradigms, Technologies, and Future Applications

生成增强现实：范式、技术与未来应用

Chen Liang, Jiawen Zheng, Yufeng Zeng, Yi Tan, Hengye Lyu, Yuhui Zheng, Zisu Li, Yueting Weng, Jiaxin Shi, Hanwang Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； XMax.AI Ltd.（XMax.AI有限公司） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出生成增强现实（GAR）作为下一代AR范式，通过统一生成模型实现环境再合成，提升真实感与沉浸感，同时引发技术、内容生态及伦理挑战。