IEEE TPAMI

AnimateAnyMesh++: A Flexible Feed-Forward Framework for High-Fidelity Text-Driven Mesh Animation

AnimateAnyMesh++: 一种灵活的4D基础模型用于高质量文本驱动的网格动画

Zijie Wu, Chaohui Yu, Fan Wang, Xiang Bai

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab, Hangzhou, China（湖畔实验室） ； School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） 纠错

AI总结 本文提出AnimateAnyMesh++，通过扩展数据集、改进架构和生成能力，实现高质量文本驱动的网格动画，提升了轨迹重建和几何保真度。

Comments 15 pages, TPAMI 2026 accepted, code url: this https URL (https://github.com/JarrentWu1031/AnimateAnyMesh-pp)

Sa2VA: Marrying SAM2 with MLLM for Dense Grounded Understanding of Images and Videos

Sa2VA：将SAM2与多模态大语言模型结合用于图像与视频的密集接地理解

Haobo Yuan, Xiangtai Li, Tao Zhang, Yueyi Sun, Zilong Huang, Shilin Xu, Shunping Ji, Yunhai Tong, Lu Qi, Jiashi Feng, Ming-Hsuan Yang

机构 * University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； Bytedance Seed（字节跳动种子） ； Wuhan University（武汉大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本研究提出Sa2VA，结合SAM2与MLLM实现图像视频密集接地理解，引入Ref-SAV数据集，在多任务中表现优异且可扩展至多款开源MLLM，代码模型已公开。

Comments Accepted by IEEE TPAMI. Code: this https URL (https://github.com/Bytedance/Sa2VA)