Adobe

TraceBack: Multi-Agent Decomposition for Fine-Grained Table Attribution

TraceBack: 多智能体分解用于细粒度表格归因

Tejas Anvekar, Junha Park, Rajat Jha, Devanshu Gupta, Poojah Ganesan, Puneeth Mathur, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 TraceBack通过多智能体框架实现细粒度表格归因，提供可验证的单元格支持证据，提升问题回答的透明度和可解释性。

Human-Aligned MLLM Judges for Fine-Grained Image Editing Evaluation: A Benchmark, Framework, and Analysis

面向细粒度图像编辑评估的人类对齐MLLM评判：一个基准、框架和分析

Runzhou Liu, Hailey Weingord, Sejal Mittal, Prakhar Dungarwal, Anusha Nandula, Bo Ni, Samyadeep Basu, Hongjie Chen, Nesreen K. Ahmed, Li Li, Jiayi Zhang, Koustava Goswami, Subhojyoti Mukherjee, Branislav Kveton, Puneet Mathur, Franck Dernoncourt, Yue Zhao, Yu Wang, Ryan A. Rossi, Zhengzhong Tu, Hongru Du

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） ； Cisco Research（思科研究） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Oregon（俄勒冈大学） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） 纠错

AI总结 本文提出细粒度MLLM评判框架，通过分解十二个可解释因素，提升图像编辑评估的精度与实用性，为研究和改进图像编辑方法提供实用基础。

AMPS: Adaptive Modality Preference Steering via Functional Entropy

AMPS: 通过功能熵实现自适应模态偏好引导

Zihan Huang, Xintong Li, Rohan Surana, Tong Yu, Rui Wang, Julian McAuley, Jingbo Shang, Junda Wu

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 AMPS通过实例感知的诊断度量和可学习模块，实现对多模态大语言模型模态偏好的自适应引导，有效调节偏好并降低生成错误率。

Seeing Through Clutter: Structured 3D Scene Reconstruction via Iterative Object Removal

穿透杂乱：通过迭代物体移除实现结构化3D场景重建

Rio Aguina-Kang, Kevin James Blackburn-Matzen, Thibault Groueix, Vladimir Kim, Matheus Gadelha

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 通过迭代移除物体实现结构化3D场景重建，无需特定任务训练，提升复杂场景下的鲁棒性。

Comments To appear in 3DV 2026