Sparkle：解耦引导实现生动的指令驱动视频背景替换
研究团队提出 Sparkle 数据集，包含约 140K 对视频，覆盖五类常见背景更换主题，并配套发布目前规模最大的背景替换评测基准 Sparkle-Bench。该数据集通过解耦生成前景与背景引导并严格质量过滤，解决了现有数据中背景静态、不自然的问题，在其上训练的模型在 OpenVE-Bench 和 Sparkle-Bench 上均显著优于现有基线。数据集、基准、模型及完整数据生成流程已全部开源。
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arXiv · cs.AI模型评分4141 arXiv · cs.AI模型评分4444 WeFair：面向微信短视频搜索个性化查询改写的人类反馈保真对齐方法
研究提出 WeFair，按人类反馈反映个性化意图的直接程度分级，用示范、偏好、验证三阶段训练 2B 查询改写模型。离线实验中 WeFair-2B 在整体准确率和意图保持上优于强基线，微信短视频搜索线上 A/B 测试显示有效视频观看率相对提升 2.593%、查询改写率相对下降 2.350%。该模型已部署于日均处理超 1 亿次查询的微信短视频搜索系统。
arXiv · cs.AI模型评分3232 统一智能体视频编辑：覆盖不同复杂度与创意层级
研究提出一套智能体工具方法，用于自动完成场景预览、视频摘要和电影预告片三类视频编辑任务，三者在编辑目标、复杂度和创意程度上各不相同。团队评估了输出结果，并讨论了自动化与自主性（agency）的含义。
arXiv · cs.AI模型评分4444 TAPE：从参考音频学习通用音效表示
TAPE（Transformations of Audio Parameter Embeddings）仅凭处理后的参考音频即可估计其信号处理链，并把参数迁移到另一段未处理录音上。
arXiv · cs.AI模型评分3636 LIT：让视频导演智能体在交互与执导中协同进化
研究提出 LIT 框架，由导演智能体、模拟用户和元工程师组成进化闭环，让元工程师主动学习外部知识以发现并解决交互与制作问题。在 Test 与 OOD Test 划分上，LIT 的制作与交互得分分别比初始流程提升 19.1% 和 32.0%。消融实验显示制作与交互提升存在相关性，协同进化机制进一步促进执导技能与交互模式探索。
NVIDIA Blog模型评分2121 《使命召唤：现代战争4》首发登陆 GeForce NOW，RTX 5080 级云性能支持光追
《使命召唤：现代战争4》首发当日上线 GeForce NOW，Ultimate 会员可在云端以 GeForce RTX 5080 级性能体验支持光线追踪的战役。