视频大模型

Temporal In-Context Fine-Tuning with Temporal Reasoning for Versatile Control of Video Diffusion Models

具有时间推理的上下文微调用于视频扩散模型的多功能控制

Kinam Kim, Junha Hyung, Jaegul Choo

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究中心） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(title,abstract)；video generation(abstract)；text-to-video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 TIC-FT通过时间推理实现视频扩散模型的多功能控制，无需架构修改，仅需少量样本即可实现高质量视频生成。

Comments project page: https://kinam0252.github.io/TIC-FT/

MultiMotion: Multi Subject Video Motion Transfer via Video Diffusion Transformer

多主体视频动作迁移：通过视频扩散变换器实现

Penghui Liu, Jiangshan Wang, Yutong Shen, Shanhui Mo, Chenyang Qi, Yue Ma

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(title)；分类 cs.CV

AI总结 MultiMotion通过视频扩散变换器实现多主体视频动作迁移，引入AMF和RectPC提升动作解纠缠与生成效率，构建首个专用基准数据集。

FactorPortrait: Controllable Portrait Animation via Disentangled Expression, Pose, and Viewpoint

FactorPortrait: 通过解耦的表情、姿态和视角实现可控的肖像动画

Jiapeng Tang, Kai Li, Chengxiang Yin, Liuhao Ge, Fei Jiang, Jiu Xu, Matthias Nießner, Christian Häne, Timur Bagautdinov, Egor Zakharov, Peihong Guo

机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FactorPortrait通过解耦表情、姿态和视角实现可控肖像动画，利用预训练编码器和3D网格跟踪生成逼真动态效果。

Comments Project page: https://tangjiapeng.github.io/FactorPortrait/

FilmWeaver: Weaving Consistent Multi-Shot Videos with Cache-Guided Autoregressive Diffusion

FilmWeaver: 通过缓存引导自回归扩散编织一致的多镜头视频

Xiangyang Luo, Qingyu Li, Xiaokun Liu, Wenyu Qin, Miao Yang, Meng Wang, Pengfei Wan, Di Zhang, Kun Gai, Shao-Lun Huang

机构 * Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling Team） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FilmWeaver通过缓存引导自回归扩散模型实现多镜头视频的一致性生成，支持灵活交互和多任务应用。

Comments AAAI-2026

PersonaLive! Expressive Portrait Image Animation for Live Streaming

PersonaLive! 用于直播的 expressive 人物图像动画

Zhiyuan Li, Chi-Man Pun, Chen Fang, Jue Wang, Xiaodong Cun

机构 * University of Macau（澳门大学） ； GVC Lab, Great Bay University（大湾大学GVC实验室） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PersonaLive通过多阶段训练方法实现了实时面部动画生成，提升了效率和稳定性，达到7-22倍的速度提升。

VFMF: World Modeling by Forecasting Vision Foundation Model Features

VFMF：通过预测视觉基础模型特征进行世界建模

Gabrijel Boduljak, Yushi Lan, Christian Rupprecht, Andrea Vedaldi

专题命中 视频扩散模型 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于VFM特征的生成预测器，通过自回归流匹配在潜在空间中实现更准确的预测，提升世界建模的效率和效果。