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📄 Learning to Correct Geometry in Generated Videos 概述：该论文提出视频几何校正器（VGC），一种基于合成配对数据训练的后处理视频到视频模型，用于修复生成视频在相机运动下出现的几何不一致问题。 核心贡献：论文提出了VG-Pairs合成配对数据生成流程，利用轨迹自适应关键帧和预训练图生视频修补模型构建几何一致与失真视频对，用于训练后处理式几何校正模型VGC。 实验结果：作者称在姿态条件与文本驱动的基准测试中，VGC能够提升多种源生成器输出视频的几何一致性，且扩展到更大骨干网络后框架可进一步推广至更通用的视频优化任务，但摘要未给出具体量化指标。

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