Apple Machine Learning Research● 精選AI 評分60
研究：LLM 條件控制存在有效性與流暢度權衡
一項系統性研究考察了多種 LLM 條件控制方法在注入與移除目標概念時的表現，發現高效引導方法往往以流暢度大幅下降為代價。研究覆蓋注入和移除兩類場景，指出當前評估多隻關注控制有效性而忽視生成品質，並識別出一個關鍵但此前被忽略的因素。
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機器之心● 精選AI 評分78
微軟提出 Code Video Model，用可執行程式碼控制影片生成
微軟團隊提出 Code Video Model，用可執行程式碼控制影片生成：由 Coding Agent 把提示詞轉成 Three.js 程式，統一描述幾何佈局、物體運動、相機軌跡與事件時序，渲染出低多邊形預演影片不到一分鐘即可驗證鏡頭設計，參考圖負責指定外觀。方法不改動影片模型（MiniMax-H3）引數，採用免訓練的階段化條件排程，在去噪前約 25% 階段引入預演約束、隨後撤去，避免成片被預演的合成風格主導。
機器之心● 精選AI 評分66
可靈 AI 等提出 JointLight，可給人物影片重新打光
中國科學院大學、卡迪夫大學與可靈 AI 團隊提出 JointLight，可對已拍攝的人物影片按目標環境光重新打光，論文入選 SIGGRAPH Asia 2026，程式碼已開源。方法基於 Wan2.2-TI2V-5B 微調，把幾何渲染出的粗糙輻照度當作可修改的線索而非固定條件，讓 RGB 畫面與輻照度以非同步聯合去噪方式生成，支援光照方向、強度和色彩控制。訓練只用 Unreal Engine 5 合成的 6800 個場景、6.8 萬條影片，即可遷移到真實影片；