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スタンフォードAIラボ (SAIL) は2026年6月3日(現地時間)よりコロラド州デンバーで開催されるコンピュータビジョンとパターン認識に関する国際会議「The Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026」において、多数の研究成果を発表した。これには自己回帰型動画拡散モデルや制御可能な動画生成、小規模マルチモーダルモデルにおける知覚と推論のボトルネックに関する研究などが含まれる。
Ruozhen He氏、Meng Wei氏、Ziyan Yang氏、Vicente Ordonez氏らの研究者グループは2026年5月14日(現地時間)、長尺マルチショット動画生成におけるエンティティ（登場人物、オブジェクト、場所）の一貫性を評価する新ベンチマーク「EntityBench（エンティティベンチ）」を導入した。従来の評価手法が抱えるエンティティカバレッジの限定性や単純な一貫性メトリクスといった課題により、標準化された比較が困難な状況を打開する。研究者らは、この一貫性を向上させる記憶増強生成システム「EntityMem（エンティティメム）」も合わせて提案している。