Tencent（腾讯）

GEAR: Guided End-to-End AutoRegression for Image Synthesis

GEAR: 引导式端到端自回归图像合成

Bin Lin, Zheyuan Liu, Chenguo Lin, Sixiang Chen, Yunyang Ge, Yunlong Lin, Jianwei Zhang, Miles Yang, Zhao Zhong, Liefeng Bo, Li Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

AI总结 提出GEAR方法，通过表示对齐联合训练VQ分词器和自回归生成器，解决非可微索引导致的梯度问题，实现端到端优化，显著加速ImageNet gFID收敛并提升特征质量。

Mesh BDF: Barycentric Dominance Field for 3D Native Mesh Generation

Mesh BDF: 用于原生3D网格生成的重心支配场

Gaochao Song, Haohan Weng, Luo Zhang, Zibo Zhao, Shenghua Gao

机构 * HKU（香港大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Tencent Hunyuan 3D（腾讯混元3D） ； NTU（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出重心支配场(BDF)，一种在三角网格表面上定义的连续表示，将顶点拓扑连接编码为连续信号，弥合离散网格拓扑与连续扩散生成模型之间的差距，使扩散模型能生成高质量、可扩展且鲁棒的原生网格。

Comments 15 pages, 6 figures

Plan Right, Then Plan Tight: Symbolic RL for Efficient Embodied Reasoning

先规划正确，再规划紧凑：面向高效具身推理的符号强化学习

Xiangli Shi, Xiaomeng Zhu, Ye Tian, Yuchun Guo, Ziyang Sun, Lujie Yin, Yuxuan Zhou, Yufei Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent（腾讯） ； University of London（伦敦大学） 纠错

AI总结 针对具身任务规划中缺乏低成本确定性验证的问题，提出基于BDDL规范的符号强化学习框架，通过视频解析、LLM验证和轻量符号引擎提供毫秒级密集反馈，并引入难度感知长度调度GroupAdapt，在BEHAVIOR-1000上实现97.3的严格通过率，相对Qwen3-8B提升25.9%。

Comments 18 pages, 10 figures, 14 tables; includes appendix

SyncCache: Exploiting Asymmetric Dynamics for Fast Audio-Driven Portrait Animation

SyncCache: 利用非对称动力学实现快速音频驱动肖像动画

Juncheng Ma, Yuxuan Du, Yanan Sun, Zhening Xing, Changlin Li, Zhenyu Tang, Bo Li, Peng-Tao Jiang, Li Yuan, Daquan Zhou, Yonghong Tian

机构 * Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； vivo 纠错

AI总结 提出SyncCache，一种针对DiT肖像动画的无训练缓存加速方法，通过空间非对称探测和模态解耦缓存利用非对称动力学，实现高达4.12倍加速且保持视觉保真度和音频对齐。

Comments ECCV 2026

PolyFlow: Continuous Topology Embedding Flow Matching for Artist-style Mesh Generation

PolyFlow: 连续拓扑嵌入流匹配用于艺术家风格网格生成

Chunshi Wang, Haohan Weng, Junliang Ye, Biwen Lei, Yang Li, Zibo Zhao, Zeqiang Lai, Kaiyi Zhang, Yunhan Yang, Zhuo Chen, Chunchao Guo, Yawei Luo

机构 * ZJU（浙江大学） ； Tencent（腾讯） ； THU（清华大学） ； CUHK（香港中文大学） ； HKUST（香港科技大学） ； HKU（香港大学） 纠错

AI总结 提出PolyFlow，通过连续拓扑嵌入将离散网格转换为连续顶点状态空间，结合Transformer流匹配实现并行去噪，在保持高质量拓扑的同时大幅提升生成速度。

ViQ: Text-Aligned Visual Quantized Representations at Any Resolution

ViQ: 任意分辨率下的文本对齐视觉量化表示

Xumin Yu, Zuyan Liu, Zhenyu Yang, Yuhao Dong, Shengsheng Qian, Jiwen Lu, Han Hu, Yongming Rao

机构 * Tencent HY Vision Team（腾讯HY视觉团队） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

AI总结 提出ViQ框架，通过文本对齐预训练和特征离散化两阶段量化学习，平衡离散表示中的语义与细节，支持原生分辨率输入，在多模态任务中取得与连续高维特征编码器相当的性能，并实现20%-70%的训练加速。

Comments Accepted to ECCV 2026