ICCV

Bootstrapping Physics-Grounded Video Generation through VLM-Guided Iterative Self-Refinement

通过VLM引导的迭代自优化提升物理导向的视频生成

Yang Liu, Xilin Zhao, Peisong Wen, Siran Dai, Qingming Huang

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

AI总结 本文提出一种通过VLM引导的迭代自优化方法，提升视频生成的物理一致性，实验显示在PhyIQ基准上得分提升明显。

Comments ICCV 2025 Physics-IQ Challenge Third Place Solution

Optimizing DINOv2 with Registers for Face Anti-Spoofing

通过寄存器优化DINOv2用于面部反伪装

Mika Feng, Pierre Gallin-Martel, Koichi Ito, Takafumi Aoki

机构 * Graduate School of Information Sciences, Tohoku University, Japan（信息科学研究生院，东北大学，日本） 纠错

AI总结 本文提出基于DINOv2的面部反伪装方法，通过优化注意力机制以检测活体与伪装面部图像的细微差异。

Comments ICCV 2025 Workshop FAS

Generative AI for Cel-Animation: A Survey

生成式AI用于动画：一种调查

Yolo Y. Tang, Junjia Guo, Pinxin Liu, Zhiyuan Wang, Hang Hua, Jia-Xing Zhong, Yunzhong Xiao, Chao Huang, Luchuan Song, Susan Liang, Yizhi Song, Liu He, Jing Bi, Mingqian Feng, Xinyang Li, Zeliang Zhang, Chenliang Xu

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； UCSB ； University of Oxford（牛津大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

AI总结 本文调查生成式AI如何通过自动化任务革新传统动画流程，降低技术门槛，扩大创作者群体，并促进艺术创新。

Comments Accepted by ICCV 2025 AISTORY Workshop