祝贺实验室科研成果发表于 ICLR 2026！
热烈祝贺李蔚同学，一项科研成果正式发表！
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动作建模
ReactID: Synchronizing Realistic Actions and Identity in Personalized Video Generation
本文提出ReactID框架，旨在协调个性化视频生成中身份一致性与动作真实性的矛盾。针对主体-视频对齐不精确、训练不稳定、细粒度动作建模不足三大挑战，从数据、训练和动作建模三方面协同改进：构建高精度标注的ReactID-Data数据集；设计由易到难的渐进式训练课程；提出基于时间线的条件机制，通过主体感 …
查看内容 ↗Hierarchical Task-aware Temporal Modeling and Matching for few-shot action recognition
本文针对少样本动作识别中训练样本稀缺且视频结构复杂的问题，提出分层任务感知时间建模与匹配方法（HTTMM）。该方法通过分层结构充分建模时空特征，并利用任务感知机制增强对关键运动模式的感知，从而提升查询样本与支持样本之间的匹配效果。在多个基准数据集上的实验验证了其有效性，尤其适用于需要局部运动感知的细 …
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