Adobe

Parallax Portrait Matting

视差人像抠图

Xin Cai, Jiawen Chen, Lars Jebe, Tianfan Xue, Zhoutong Zhang

机构 * Multimedia Laboratory, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Adobe NextCam ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CPII under InnoHK（创新香港研发平台下的CPII） 纠错

AI总结 针对图像抠图难题，提出视差人像抠图方法，利用连拍摄影中相机小幅度运动产生的前景-背景视差，通过估计trimap和前景/背景运动构建对齐视图预测，能恢复更精细细节和准确前景颜色。

Comments ECCV 2026

GRASP: GRanularity-Aware Search Policy for Agentic RAG

GRASP：用于智能检索增强生成的粒度感知搜索策略

Varun Gandhi, Jaewook Lee, Shantanu Todmal, Franck Dernoncourt, Ryan Rossi, Zichao Wang, Andrew Lan

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe Research（Adobe 研究院） 纠错

AI总结 研究智能体检索增强生成中模型决策难题，提出GRASP强化学习框架，训练智能体协调互补检索工具，实验表明其提升检索召回率和问答性能，还展现出可解释行为，凸显协调检索信号和上下文粒度对智能体推理的关键作用。

Agentic Context Learning with Self-Discovered Specification

通过自我发现的规范进行智能体上下文学习

Jike Zhong, Ming Li, Yuxiang Lai, Ziyan Yang, Jingyu Xie, Jihyung Kil, Zheda Mai, Shao-Yuan Lo, Ren Xiang, Konstantinos Psounis, Yuanyuan Lei

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

AI总结 研究上下文学习困难的原因，发现其不仅需内容获取还需规范获取。设计PSCI干预措施，提取并强化局部规范，在多个模型上取得显著提升，验证了规范获取的重要性，表明上下文学习依赖内容与规范获取。

Format Sensitivity Index: Token-Controlled Prompt Wrapper Robustness and Schema Compliance in LLM Benchmarking

格式敏感性指数：大语言模型基准测试中令牌控制的提示包装器稳健性与模式合规性

Deep Pankajbhai Mehta

机构 * Adobe Inc（Adobe公司） 纠错

AI总结 研究提示包装器格式差异对模型分数的影响，引入格式敏感性指数（FSI）和可解析性敏感性指数（PSI），通过大量实验发现平均FSI在不同模型间变化超30倍，且可解析性是准确性有力预测指标，指出不考虑包装器差异和合规性报告准确性不可靠并给出建议。

Comments 10 pages, 6 figures

Agentic Skill Optimization over Lie Algebroids

李代数胚上的智能体技能优化

Sridhar Mahadevan

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

AI总结 研究智能体技能优化问题，提出LASKO框架，将技能建模为李代数胚截面，利用李括号筛选测试替代昂贵验证，在自然语言任务因果提取中实现近15倍加速，提升技能优化速度。

Comments 20 pages

PanDORA: Casual HDR Radiance Acquisition of Indoor Scenes for Image-based Lighting

PanDORA: 用于基于图像的照明的室内场景因果高动态范围辐射获取

Mohammad Reza Karimi Dastjerdi, Dominique Tanguay-Gaudreau, Frédéric Fortier-Chouinard, Yannick Hold-Geoffroy, Nima Kalantari, Jean-François Lalonde

机构 * Université Laval（洛瓦尔大学） ； Adobe（Adobe公司） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

AI总结 PanDORA通过双摄像头和NeRF算法高效获取高动态范围辐射数据，提升室内场景真实光照重建效果。

Comments Accepted at ICCP 2026. Selected for PAMI Special Issue

Narrix: Remixing Narrative Strategies from Examples for Story Writing

Narrix：从示例中 remix 叙事策略以进行故事写作

Chao Zhang, Shunan Guo, Abe Davis, Eunyee Koh

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 Narrix 通过可视化叙事策略帮助新手作家提高叙事能力，通过交互式故事弧和颜色编码提示，使作家能有效复用策略，提升创作信心和适应能力。

Comments 24 pages, 10 figures. To appear in CHI '26: Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, April 13-17, 2026, Barcelona, Spain. DOI: https://doi.org/10.1145/3772318.3790813

Memory Savings at What Cost? A Study of Alternatives to Backpropagation

以何种代价节省内存？反向传播替代方案研究

Kunjal Panchal, Sunav Choudhary, Yuriy Brun, Hui Guan

机构 * College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts, Amherst（信息与计算机科学学院，马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe, San Jose（Adobe公司，圣乔斯） 纠错

AI总结 研究比较BP、检查点BP、FmAD和ZO在LLM及视觉语言模型训练中的表现，发现FmAD和ZO虽省内存但有计算成本等问题，带检查点的BP在多方面更优，纠正了此前关于LLM优化的片面基准测试观点。

Comments Accepted to ICML 2026