University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

BLARM: Animating 3D Objects from Video via Blending Latent Rigid Motion Primitives

BLARM：通过融合潜在刚性运动原语从视频生成3D物体动画

Pradyumn Goyal, Yizhak Ben-Shabat, Hsueh-Ti Derek Liu, Haomiao Jiang, Snehasish Mukherjee, Kyle Spence, Mark Stauber, Evangelos Kalogerakis, Yunze Zeng

机构 * Roblox（罗布乐思） ； UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； TU Crete（克里特理工大学） 纠错

AI总结 提出BLARM方法，无需骨骼等标注，通过融合刚性运动原语实现视频驱动的3D网格动画，经多任务训练可生成准确稳定且结构可解释的动画。

Evaluating Constrained Iterative Refinement for Scalable Vector Graphics Generation with Off-the-Shelf VLMs

评估用于可缩放矢量图形生成的约束迭代优化方法（基于现成的视觉语言模型）

Matthew Perlman, James Beetham, Niels Da Vitoria Lobo, Amrit Singh Bedi, Mubarak Shah

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

AI总结 本研究评估结合视觉反馈、结构化编辑与约束解码的约束迭代优化方法，探索用现成VLMs生成SVG的能力，发现约束解码提升编译成功率但VLMs存在视觉推理不足的局限。

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