多模态大模型

Continual-NExT: A Unified Comprehension And Generation Continual Learning Framework

Continual-NExT: 一种统一的理解和生成持续学习框架

Jingyang Qiao, Zhizhong Zhang, Xin Tan, Jingyu Gong, Yanyun Qu, Yuan Xie

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 本文提出Continual-NExT框架，通过MAGE方法提升双到双多模态大语言模型的持续学习能力，实现跨模态知识转移和减少遗忘。

UniReason 1.0: A Unified Reasoning Framework for World Knowledge Aligned Image Generation and Editing

UniReason 1.0: 一个统一的推理框架，用于世界知识对齐的图像生成与编辑

Dianyi Wang, Chaofan Ma, Feng Han, Size Wu, Wei Song, Yibin Wang, Zhixiong Zhang, Tianhang Wang, Siyuan Wang, Zhongyu Wei, Jiaqi Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Southern California（美国南加州大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 UniReason 1.0通过统一推理框架整合图像生成与编辑，利用世界知识增强文本推理和视觉优化，提升复杂合成任务的性能。

Efficient Text-Guided Convolutional Adapter for the Diffusion Model

高效的文本引导卷积适配器用于扩散模型

Aryan Das, Koushik Biswas, Swalpa Kumar Roy, Badri Narayana Patro, Vinay Kumar Verma

机构 * VIT Bhopal（维特大学博帕尔分校） ； IIIT Delhi（德里印度理工学院） ； Tezpur University Assam（泰朱普大学阿萨姆分校） ； IIT Kanpur（坎普尔印度理工学院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Nexus Prime和Slim适配器，通过文本引导提升扩散模型的结构保持条件生成性能，显著减少参数量并保持高效果。

Comments Accepted in WACV 2026

Towards LLM-centric Affective Visual Customization via Efficient and Precise Emotion Manipulating

面向高效精准情感操控的基于大语言模型的有情感视觉定制

Jiamin Luo, Xuqian Gu, Jingjing Wang, Jiahong Lu

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（计算机科学与技术学院，苏州大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于大语言模型的有情感视觉定制任务，通过高效精准的情感操控方法实现图像主观情感的生成与修改。

On the Value of Labeled Data and Symbolic Methods for Hidden Neuron Activation Analysis

关于标记数据和符号方法在隐藏神经元激活分析中的价值

Abhilekha Dalal, Rushrukh Rayan, Adrita Barua, Eugene Y. Vasserman, Md Kamruzzaman Sarker, Pascal Hitzler

机构 * Kansas State University（堪萨斯州立大学） ； Bowie State University（比弗州立大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于符号方法和背景知识的可解释人工智能方法，能够为卷积神经网络中的神经元提供有意义的解释，并在定量和定性方面优于现有方法。