视频大模型

CineWeaver: Training-Free Reference-Controllable Multi-Shot Long Video Generation for Cinematic Storytelling

CineWeaver：用于电影叙事的无训练参考可控多镜头长视频生成

Yuyang Huang, Yabo Chen, Wenrui Dai, Ziyang Zheng, Haibin Huang, Chi Zhang, Junni Zou, Hongkai Xiong, Xuelong Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； China Telecom（中国电信） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究院（电信AI）） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；long video(title)；video diffusion(abstract)；text-to-video(abstract)

AI总结 CineWeaver是首个无训练的统一框架，通过操控位置编码、注意力模式等，实现参考可控的多镜头长视频生成，产出的电影视频时长较长且质量高。

Ripple: Real-Time Streaming Audio-Video Generation With Cross-Modal Recurrent Memory

Ripple：基于跨模态循环记忆的实时流音频-视频生成

Yanbo Ding, Zhizhi Guo, Quanyue Song, Yishan He, Zhixiang He, Yongxiang Li, Yali Wang

机构 * China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd（中国电信人工智能技术（北京）有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出Ripple系统，通过跨模态循环记忆机制及三阶段训练方案，实现480P下约28 FPS的实时流音频-视频生成，性能优于现有方法。

From Passive Video to Editable Experience: Physically Grounded Experience Synthesis for Embodied Intelligence

从被动视频到可编辑体验：具身智能的物理基础体验合成

Jia Luo

专题命中 视频生成 ：video generation(abstract)

AI总结 针对具身AI的数据瓶颈，提出Pegasus低资源框架，通过结构化知识传递将人类操作视频转化为机器人可学习数据，经多基准与机器人评估验证其跨具身翻译及数据生成的有效性。

TPD: Temporal Prior Decoupling for Text-to-Video Diffusion Models

TPD：用于文本到视频扩散模型的时间先验解耦

Taewon Kang, Matthias Zwicker

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

AI总结 该研究针对文本到视频扩散模型的时间先验抑制问题，提出无需训练的TPD框架，通过帧选择性下界约束恢复被抑制的后期片段信号，提升后期概念实现效果且与骨干无关。

WildShadowRemover: In-the-Wild Video Shadow Removal via Detail-Preserving Video Diffusion Models

WildShadowRemover：基于细节保留视频扩散模型的野外视频阴影去除方法

Jiamin Xu, Cong Wang, Zheng Dong, Chi Wang, Renshu Gu, Weiwei Xu, Gang Xu

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

AI总结 针对野外视频阴影去除难题，提出WildShadowRemover框架，通过LoRA微调适配视频扩散模型，结合细节注入、频率分解调制及Depth Anything 3深度先验，构建对应数据集，在阴影去除质量与时间一致性上优于现有方法。

Mitigating Compounding Error via Video Representation Regularization

通过视频表示正则化缓解复合误差

Taiye Chen, Qi Zhang, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对视频扩散世界模型自回归生成的复合误差问题，研究发现其与表示维度崩溃相关，提出视频表示正则化方法，在VBench指标上显著优于Diffusion Forcing，提升了长视频生成的鲁棒性。

Genie Sim PanoWorld: An Infinite Indoor 3D World Generation Pipeline via Panoramic Scene Modeling and Simulation

Genie Sim PanoWorld：基于全景场景建模与仿真的无限室内3D世界生成流水线

Yongxin Su, Linjie Hou, Feng Wang, Jialin Tang, Zhijun Li, Qian Wang, Maoqing Yao

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

AI总结 Genie Sim PanoWorld是两阶段前馈流水线，从单张360°全景生成可自由导航的高保真3D高斯场景，优于几何条件基线，且能零样本泛化至未见室内场景

CG-World: A Large-Scale World-State Dataset and Protocol for World Models

CG-World：面向世界模型的大规模世界状态数据集与协议

Yiming Cai, Fangjie Yu, Meiqing Yu, Ziyue Shi, Pengfei Yuan, Yong Guo

专题命中 视频数据与评测 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CG-World是源自工业计算机图形流水线的大规模世界状态数据集，含约85万时间对齐片段，支持干预学习与反事实推理，经评估可为世界模型相关任务提供结构化监督，拟打造共享数据基础设施。