Spatial Memory Intelligence：用理解模型为世界模型赋予长期空间记忆
研究者提出 Spatial Memory Intelligence（SMI），首个系统性地用理解模型为长视频世界模型管理空间记忆的框架。SMI 包含空间聚类、簇内稀疏化、动作感知检索和可靠性感知过滤四项协同原子操作，在多个基线、benchmark 和世界模型骨干上实现了记忆稀疏度、生成稳定性与空间一致性的全面提升。
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arXiv cs.CVAI 评分2323 arXiv cs.CVAI 评分2222 SymRegFlow：面向视频世界模型的对称正则化流匹配
SymRegFlow 是一个对称正则化流匹配框架，可在无新视角 RGB 真值监督的情况下，实现连续视角下的多视角一致视频生成。该方法通过几何变换将源视图转为带噪锚点，结合掩码双锚点监督与跨锚点去噪输出一致性来抑制锚点误差，并在仿射高斯代理下证明一致性正则化可恢复干净参考最优解。
arXiv cs.CVAI 评分2424 TRAC：面向高效自回归视频生成的轨迹感知复用与自适应校正框架
TRAC 是一个无需训练的自回归视频生成加速框架，通过鲁棒累积调度（RCS）、自回归轨迹感知引导调度（ATGS）和频谱结构校正（SSC）三个组件，解决分块去噪轨迹中近似误差累积传播的问题。在 SkyReels-V2 和 FramePack-F1 上的实验显示，TRAC 相比现有方法同时实现了最高的推理效率和最佳生成质量。