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Sol-Engine 每周更新宣布集成 Sol Attention，一种用于视频扩散的无需训练的稀疏注意力方法，完整论文将于下周发布。
提出StudioRecon，一种从低重叠相机拍摄中进行4D人体-场景重建的方法，使用背景（视频扩散）和人体（SMPL）的独立先验，并带有递归增强模块。已被SIGGRAPH 2026接收，在PSNR上超越先前方法+1.5至+5.0 dB。
LongE2V利用预训练的视频扩散先验，并引入自回归展开、自适应上下文切换、重编码对齐和事件体素密度增强，从稀疏事件流中实现高质量的视频重建、预测和帧插值，优于现有最先进方法。
LingBot-Video是一个13B的稀疏MoE视频扩散Transformer（1.4B激活参数），通过强化学习后训练为动作条件世界模型，权重和代码已开源。它包含一个由VLM评分的物理合理性奖励，并将其自身定位为策略评估器和动作规划器，但缺少闭环机器人实验结果。
MV-Forcing 提出了一种扩散框架，结合时间自回归和视角自回归，生成动态场景的长时间多视角一致视频。通过使用4D几何桥梁和时空蒸馏，实现基于少步学生模型的任意长度视频生成。
ViDiHand 利用预训练的视频扩散模型表示，直接从自我中心视频帧中重建4D手部运动，无需检测器或优化，在ARCTIC、HOT3D和HOI4D上优于现有方法。
Enze Xie 宣布推出 Sol Video Inference Engine，这是一个基于智能体的原生、无需训练的全栈加速器，用于视频扩散，能够自动调整缓存、稀疏注意力、令牌剪枝、量化和内核融合，在像 64B Cosmos3-Super 和 22B LTX-2.3 这样的大模型上实现了 >2 倍的端到端加速。
FLAT 是一种方法，能够直接从压缩的视频扩散潜变量中，通过单次前向传递解码出显式的三角片元，从而提升几何精度，同时支持快速光栅化和基于物理的交互。
一个可扩展的框架结合了自蒸馏和强化学习，将任务解决能力从视觉语言模型迁移到视频扩散模型，无需标注的任务-视频数据。
FadeMem 引入了一种距离感知的键值记忆整合机制，将历史视频数据组织成时间层次结构，在固定缓存约束下改进长视频生成。
Steady-Forcing 提出了一种记忆与训练框架，旨在长时域自然视频生成中平衡空间稳定性与运动连续性，在保持流体动态持续多分钟滚动生成的同时，提升背景一致性。
字节跳动开源了 Bernini-R，一种视频扩散渲染器，结合了基于 MLLM 的语义规划器和基于 DiT 的渲染器，用于统一的视频生成和编辑，在视频编辑上达到顶尖性能。
τ_0-WM是一个统一的视频-动作世界模型，用于机器人操作，它通过共享的视频扩散主干集成了策略学习、视频预测和动作评估。在具有挑战性的长周期和细粒度任务上表现出卓越性能。
LVSA 为视频扩散模型引入了一种无训练稀疏注意力机制，将计算量减少高达 3.17 倍，同时能够在训练时长之外进行生成，且无质量损失。
VideoMLA 用共享的低秩潜变量和解耦的 3D-RoPE 位置键替换了视频扩散模型中每个头的 KV 缓存，在 B200 上将每个 token 的 KV 内存降低了 92.7%，吞吐量提升了 1.23 倍，同时在 VBench 基准测试中保持了质量。
本文指出，在分块自回归视频扩散的KV缓存压缩中，对键进行量化会导致注意力权重出现偏差，并提出了一种每注意力分数校正方法，该方法以可忽略的开销消除偏差，在INT2量化下恢复接近BF16的视频质量。
SCOPE提出了一种方法，通过在视频扩散模型的Transformer块中引入条件模块，将作用域内效果与作用域外视觉效果分离，无需分割标签，实现FPS游戏中的精确动作响应，并推出了CrossFPS，这是一个多游戏数据集，支持零样本跨游戏迁移。
WorldKV 是一个无需训练的框架，它检索并压缩键值缓存块，以在视频扩散世界生成中保持长期一致性，在匹配全记忆保真度的同时实现更高吞吐量。
一种新颖的推理时长视频生成方法，使用重叠滑动窗口结合Tweedie匹配和随机早期阶段采样，在不额外训练的情况下提高时间一致性和视觉质量。