DyMoS：无需训练即可提升图像到视频模型的运动动态

研究者提出 DyMoS（Dynamic Motion Slider），一种无需训练、与模型无关的方法，通过重新平衡生成帧对参考帧的注意力来缓解图像到视频模型的运动抑制问题。该方法不改动输入图像和模型权重，仅引入一个标量参数连续控制运动强度。在多个 SOTA I2V 骨干模型上的实验显示，DyMoS 能持续提升运动动态，同时保持视觉质量和参考图像保真度，论文已被 NeurIPS 2026 接收。