Qualcomm（高通）

QUEST: A robust attention formulation using query-modulated spherical attention

QUEST: 一种使用查询调节球面注意力的鲁棒注意力方法

Hariprasath Govindarajan, Per Sidén, Jacob Roll, Fredrik Lindsten

机构 * Linköping University（林雪平大学） ； Qualcomm Auto Ltd Sweden Filial（高通汽车瑞典分公司） 纠错

AI总结 本文提出QUEST，通过将键约束在超球面潜在空间中，提升注意力机制的稳定性与鲁棒性，适用于视觉及其他领域，实现训练稳定性和性能提升。

Comments Accepted to ICLR 2026

Ar2Can: An Architect and an Artist Leveraging a Canvas for Multi-Human Generation

Ar2Can：利用画布进行多人体生成的架构与艺术家

Shubhankar Borse, Phuc Pham, Farzad Farhadzadeh, Seokeon Choi, Phong Ha Nguyen, Anh Tuan Tran, Sungrack Yun, Munawar Hayat, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research, an initiative of Qualcomm Technologies, Inc.（高通人工智能研究院，高通技术公司旗下） 纠错

AI总结 Ar2Can提出一种两阶段框架，通过分离空间规划与身份渲染，解决多人体生成中人脸身份丢失问题，采用空间引导的面部匹配奖励提升生成质量，使用合成数据实现高精度和保真度。

Comments Accepted to CVPR 2026

Resolving the Identity Crisis in Text-to-Image Generation

缓解文本到图像生成中的身份危机

Shubhankar Borse, Farzad Farhadzadeh, Munawar Hayat, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出DisCo框架，通过强化学习优化图像内和跨样本的身份多样性，解决多人类生成中的身份重复和计数错误问题，无需真实数据，在DiverseHumans数据集上取得高准确率。

Comments Accepted to CVPR 2026