多模态大模型

Pattern over Pixels: Measuring Pattern Completion Bias in Multimodal Code Generation

像素上的模式：测量多模态代码生成中的模式完成偏差

Khai-Nguyen Nguyen, Oscar Chaparro, Antonio Mastropaolo

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

AI总结 该研究针对多模态代码生成中存在的模式完成偏差问题，构建了首个视觉模式完成偏差基准，评估发现前沿MLLMs均存在严重偏差，且偏差与视觉显著性密切相关。

Comments 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering

VinQA: Visual Elements Interleaved Long-form Answer Generation for Real-World Multimodal Document QA

VinQA：面向真实世界多模态文档问答的交错视觉元素长文本答案生成

Young Rok Jang, Hyesoo Kong, Kyunghwan An, Jae Sub Huh, Gyeonghun Kim, Stanley Jungkyu Choi

机构 * LG AI Research（LG AI研究院） 纠错

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

AI总结 提出VinQA数据集和两种编码方法（页面编码与模态编码），用于生成交错引用视觉元素的长文本答案；通过M-GroSE评估框架和微调Qwen2.5-VL模型，显著缩小与专有模型的性能差距。

Comments Accepted to CVPR 2026. Main paper: 5 figures, 4 tables; includes supplementary material

NutriMLLM: Multimodal Large Language Models for Dietary Micronutrient Analysis

NutriMLLM：用于膳食微量营养素分析的多模态大语言模型

Runze Yan, Minxiao Wang, Jiaying Lu, Darren Liu, Xiao Hu, Hanqi Luo

机构 * Emory University（埃默里大学） 纠错

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

AI总结 针对现有MLLM在膳食微量营养素估计中不可靠的问题，利用十年人口规模膳食回顾生成约110万图像-营养素三元组，微调Qwen3-VL和GLM-4.6V-Flash得到NutriMLLM，在真实图像上实现65种营养素全覆盖，准确率匹配或超越专有模型。

Comments 35 pages, 10 figures, 1 table

Multimodal Generative Engine Optimization: Rank Manipulation for Vision-Language Model Rankers

多模态生成式引擎优化：针对视觉-语言模型排序器的排名操纵

Yixuan Du, Chenxiao Yu, Haoyan Xu, Ziyi Wang, Yue Zhao, Xiyang Hu

机构 * Georgetown University（乔治城大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；multimodal foundation model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出多模态生成式引擎优化（MGEO）方法，通过联合优化图像扰动和文本后缀，利用视觉-语言模型内部跨模态知识耦合，实现对产品排名的有效操纵，揭示了多模态基础模型知识基础的脆弱性。

Comments Proceedings of the 4th Workshop on Towards Knowledgeable Foundation Models (KnowFM) at ACL 2026

AlphaGRPO: Unlocking Self-Reflective Multimodal Generation in UMMs via Decompositional Verifiable Reward

AlphaGRPO：通过分解性可验证奖励解锁UMMs中的自反思多模态生成

Runhui Huang, Jie Wu, Rui Yang, Zhe Liu, Hengshuang Zhao

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 AlphaGRPO通过分解性可验证奖励提升多模态生成能力，实现文本到图像生成和自反思修正，验证了自反思强化方法在生成高质量输出中的有效性。

Comments ICML2026

Adapting 2D Multi-Modal Large Language Model for 3D CT Image Analysis

将2D多模态大语言模型适应于3DCT图像分析

Yang Yu, Dunyuan Xu, Yaoqian Li, Xiaomeng Li, Jinpeng Li, Pheng-Ann Heng

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学电子及计算机工程学系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程学系） ； Institute of Medical Intelligence and XR, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学医学智能与扩展现实研究所） ； Center for Artificial Intelligence and Robotics, Hong Kong Institute of Science and Innovation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心） 纠错

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

AI总结 本文提出将2D多模态大语言模型适应于3DCT图像分析，设计Text-Guided Hierarchical MoE框架，采用两阶段训练策略提升医学报告生成和视觉问答任务性能。

UniGame: Turning a Unified Multimodal Model Into Its Own Adversary

UniGame: 将统一多模态模型转变为自身对手

Zhaolong Su, Wang Lu, Hao Chen, Sharon Li, Jindong Wang

机构 * William & Mary（威廉与玛丽学院） ； Independent（独立研究者） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；multimodal foundation model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 UniGame通过自对抗框架提升多模态模型的一致性与鲁棒性，显著增强理解、生成和对抗鲁棒性。

Comments Accepted to CVPR 2026

Discrete Diffusion Models with MLLMs for Unified Medical Multimodal Generation

Jiawei Mao, Yuhan Wang, Lifeng Chen, Can Zhao, Yucheng Tang, Dong Yang, Liangqiong Qu, Daguang Xu, Yuyin Zhou

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

Comments 16 pages,6 figures

Multimodal Large Language Models for Enhanced Traffic Safety: A Comprehensive Review and Future Trends

Mohammad Abu Tami, Mohammed Elhenawy, Huthaifa I. Ashqar

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

ViT-Lens: Towards Omni-modal Representations

Weixian Lei, Yixiao Ge, Kun Yi, Jianfeng Zhang, Difei Gao, Dylan Sun, Yuying Ge, Ying Shan, Mike Zheng Shou

专题命中 多模态生成 ：omni-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；multimodal foundation model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

Comments This work is a follow-up of arXiv:2308.10185. Accepted to CVPR2024

Guiding Instruction-based Image Editing via Multimodal Large Language Models

Tsu-Jui Fu, Wenze Hu, Xianzhi Du, William Yang Wang, Yinfei Yang, Zhe Gan

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract,comments)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

Comments ICLR'24 (Spotlight) ; Project at https://mllm-ie.github.io ; Code at https://github.com/tsujuifu/pytorch_mgie

Omni-Diffusion: Unified Multimodal Understanding and Generation with Masked Discrete Diffusion

全模态扩散：基于掩码离散扩散的统一多模态理解与生成

Lijiang Li, Zuwei Long, Yunhang Shen, Heting Gao, Haoyu Cao, Xing Sun, Caifeng Shan, Ran He, Chaoyou Fu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯云科技实验室） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；any-to-any(abstract)；multimodal foundation model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 受离散扩散模型在多领域成功应用启发，提出全模态扩散模型，基于掩码离散扩散模型构建，统一文本、语音和图像的理解与生成，用统一模型直接捕捉离散多模态令牌联合分布，性能优于现有多模态系统。

Comments Accepted to ICML 2026. This version updates the ICML submission with an optimized model checkpoint. Project page: https://omni-diffusion.github.io

CoMet: Context and Multiplicity Decomposition for Multimodal Uncertainty Estimation

CoMet：多模态不确定性估计的上下文与多样性分解

Sanghyuk Chun, William Yang, Amaya Dharmasiri, Olga Russakovsky

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 提出CoMet方法，将多模态大模型的不确定性分解为上下文项和多样性项，通过轻量级后验模块高效估计，无需自回归生成或重复采样，在多个基准上优于现有方法。

Comments 33 pages, 13.3MB

LoomVideo: Unifying Multimodal Inputs into Video Generation and Editing

LoomVideo: 统一多模态输入到视频生成与编辑

Jianzong Wu, Hao Lian, Jiongfan Yang, Dachao Hao, Ye Tian, Yunhai Tong, Jingyuan Zhu, Biaolong Chen, Qiaosong Qi, Aixi Zhang, Wanggui He, Mushui Liu, Jinlong Liu, Pipei Huang, Hao Jiang

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 提出LoomVideo，一种5B参数的高效统一架构，通过多模态大语言模型和零开销Scale-and-Add条件机制，实现视频生成与编辑，显著降低计算复杂度并加速推理。

Enhancing Single-Image Facial Demorphing using Multimodal Large Language Models

利用多模态大语言模型增强单图像面部去变形

Nitish Shukla, Arun Ross

机构 * IEEE 纠错

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

AI总结 提出一种基于多模态大语言模型引导的耦合扩散重建框架，通过提取中间层语义嵌入作为条件，实现无参考的面部去变形，恢复构成图像并保持身份一致性。

MetaEarth-MM: Unified Multimodal Remote Sensing Image Generation with Scene-centered Joint Modeling

MetaEarth-MM：基于场景中心联合建模的多模态遥感图像生成

Zhiping Yu, Chenyang Liu, Jinqi Cao, Qinzhe Yang, Siwei Yu, Zhengxia Zou, Zhenwei Shi

机构 * Department of Aerospace Intelligent Science and Technology, School of Astronautics, Beihang University（航天智能科学与技术系，航天学院，北京航空航天大学） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京航空航天大学） ； Shenyuan Honors College, Beihang University（Shen Yuan荣誉学院，北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MetaEarth-MM模型，通过统一的多模态遥感图像生成框架，实现多模态图像的联合生成和任意模态之间的转换，展示了其在多模态遥感观测中的强大生成能力和广泛适用性。

Vision-aligned Latent Reasoning for Multi-modal Large Language Model

多模态大语言模型中的视觉对齐潜在推理

Byungwoo Jeon, Yoonwoo Jeong, Hyunseok Lee, Minsu Cho, Jinwoo Shin

机构 * Byungwoo Jeon ； Yoonwoo Jeong ； Hyunseok Lee ； Minsu Cho ； Jinwoo Shin 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出视觉对齐潜在推理框架，通过动态生成视觉对齐的潜在标记，提升多模态大语言模型在长上下文理解和精确视觉感知任务中的表现。

Comments Published as conference proceeding for ICML 2026. Last two authors advised equally

WeatherSyn: An Instruction Tuning MLLM For Weather Forecasting Report Generation

WeatherSyn: 一种用于天气预报报告生成的指令微调MLLM

Zinan Zheng, Yang Liu, Nuo Chen, Juepeng Zheng, Hong Cheng, Jia Li

机构 * Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； HY Foundation Model Team, Tencent（腾讯HY基础模型团队） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） 纠错

专题命中 多模态生成 ：MLLM(title,title_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出WeatherForecastingReport任务，构建首个指令微调数据集，开发首个专为生成天气预报报告设计的模型，验证其在多地区和多天气方面的优越性能。

Comments ICML 2026

SkyReels-V4: Multi-modal Video-Audio Generation, Inpainting and Editing model

SkyReels-V4：多模态视频-音频生成、修复和编辑模型

Guibin Chen, Dixuan Lin, Jiangping Yang, Youqiang Zhang, Zhengcong Fei, Debang Li, Sheng Chen, Chaofeng Ao, Nuo Pang, Yiming Wang, Yikun Dou, Zheng Chen, Mingyuan Fan, Tuanhui Li, Mingshan Chang, Hao Zhang, Xiaopeng Sun, Jingtao Xu, Yuqiang Xie, Jiahua Wang, Zhiheng Xu, Weiming Xiong, Yuzhe Jin, Baoxuan Gu, Binjie Mao, Yunjie Yu, Jujie He, Yuhao Feng, Shiwen Tu, Chaojie Wang, Rui Yan, Wei Shen, Jingchen Wu, Peng Zhao, Xuanyue Zhong, Zhuangzhuang Liu, Kaifei Wang, Fuxiang Zhang, Weikai Xu, Wenyan Liu, Binglu Zhang, Yu Shen, Tianhui Xiong, Bin Peng, Liang Zeng, Xuchen Song, Haoxiang Guo, Peiyu Wang, Max W. Y. Lam, Chien-Hung Liu, Yahui Zhou

机构 * Skywork AI 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SkyReels-V4是一款多模态视频基础模型，支持视频音频生成、修复和编辑，采用双流多模态扩散变换器架构，结合文本编码器实现多模态指令处理，支持高分辨率、长时长视频生成。

BindWeave: Subject-Consistent Video Generation via Cross-Modal Integration

BindWeave：通过跨模态整合实现主体一致的视频生成

Zhaoyang Li, Dongjun Qian, Kai Su, Qishuai Diao, Xiangyang Xia, Chang Liu, Wenfei Yang, Tianzhu Zhang, Zehuan Yuan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； ByteDance（字节跳动） ； National Key Laboratory of Deep Space Exploration, Deep Space Exploration Laboratory（国家深空探测重点实验室，深空探测实验室） 纠错

专题命中 多模态生成 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 BindWeave通过跨模态整合解决主体一致视频生成难题，利用MLLM-DiT框架提升生成视频的主体一致性和自然度。

Comments Accepted by ICLR 2026

DuoGen: Towards General Purpose Interleaved Multimodal Generation

DuoGen：迈向通用的交错多模态生成

Min Shi, Xiaohui Zeng, Jiannan Huang, Yin Cui, Francesco Ferroni, Jialuo Li, Shubham Pachori, Zhaoshuo Li, Yogesh Balaji, Haoxiang Wang, Tsung-Yi Lin, Xiao Fu, Yue Zhao, Chieh-Yun Chen, Ming-Yu Liu, Humphrey Shi

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； NVIDIA research.nvidia.com/labs/dir/duogen（NVIDIA 研究所） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DuoGen通过系统性地解决数据整理、架构设计和评估问题，实现了通用的交错多模态生成，提升了文本质量、图像保真度和图像-上下文对齐性能。

Comments Technical Report. Project Page: https://research.nvidia.com/labs/dir/duogen/

Generalizable Multimodal Large Language Model Editing via Invariant Trajectory Learning

通过不变轨迹学习实现通用的多模态大语言模型编辑

Jiajie Su, Haoyuan Wang, Xiaohua Feng, Yunshan Ma, Xiaobo Xia, Yuyuan Li, Xiaolin Zheng, Jianmao Xiao, Chaochao Chen

机构 * Zhejiang University, China（浙江大学） ； Singapore Management University, Singapore（新加坡管理学院） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； Hangzhou Dianzi University, China（杭州电子科技大学） ； Jiangxi Normal University, China（江西师范大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ODEit框架，通过不变轨迹学习提升多模态大语言模型的编辑可靠性、局部性和泛化能力。

Augmenting Intra-Modal Understanding in MLLMs for Robust Multimodal Keyphrase Generation

增强多模态大语言模型的模态内理解以实现鲁棒的多模态关键词生成

Jiajun Cao, Qinggang Zhang, Yunbo Tang, Zhishang Xiang, Chang Yang, Jinsong Su

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 AimKP通过增强模态内语义学习和跨模态对齐，提升多模态关键词生成的鲁棒性。

Spatial Knowledge Graph-Guided Multimodal Synthesis

基于空间知识图的多模态合成

Yida Xue, Zhen Bi, Jinnan Yang, Jungang Lou, Kehai Chen, Min Zhang, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Huzhou University（湖州大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 SKG2DATA通过空间知识图引导多模态合成，提升多模态大语言模型的空间感知与推理能力。

Comments IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing

A Unified Multi-Agent Framework for Universal Multimodal Understanding and Generation

Jiulin Li, Ping Huang, Yexin Li, Shuo Chen, Juewen Hu, Ye Tian

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；any-to-any(abstract)；分类 cs.AI

Comments 8 pages, 5 figures

CoherenDream: Boosting Holistic Text Coherence in 3D Generation via Multimodal Large Language Models Feedback

Chenhan Jiang, Yihan Zeng, Dit-Yan Yeung

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

Towards Multimodal Understanding via Stable Diffusion as a Task-Aware Feature Extractor

Vatsal Agarwal, Matthew Gwilliam, Gefen Kohavi, Eshan Verma, Daniel Ulbricht, Abhinav Shrivastava

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

Comments Website: see https://vatsalag99.github.io/mustafar/

What Changed? Detecting and Evaluating Instruction-Guided Image Edits with Multimodal Large Language Models

Lorenzo Baraldi, Davide Bucciarelli, Federico Betti, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Nicu Sebe, Rita Cucchiara

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学） ； University of Pisa（比萨大学） ； University of Trento（特伦托大学） ； IIT-CNR 纠错

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

Multimodal LLM-Guided Semantic Correction in Text-to-Image Diffusion

Zheqi Lv, Junhao Chen, Qi Tian, Keting Yin, Shengyu Zhang, Fei Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

On Path to Multimodal Generalist: General-Level and General-Bench

Hao Fei, Yuan Zhou, Juncheng Li, Xiangtai Li, Qingshan Xu, Bobo Li, Shengqiong Wu, Yaoting Wang, Junbao Zhou, Jiahao Meng, Qingyu Shi, Zhiyuan Zhou, Liangtao Shi, Minghe Gao, Daoan Zhang, Zhiqi Ge, Weiming Wu, Siliang Tang, Kaihang Pan, Yaobo Ye, Haobo Yuan, Tao Zhang, Tianjie Ju, Zixiang Meng, Shilin Xu, Liyu Jia, Wentao Hu, Meng Luo, Jiebo Luo, Tat-Seng Chua, Shuicheng Yan, Hanwang Zhang

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；multimodal foundation model(abstract)；分类 cs.CV

Comments ICML'25, 305 pages, 115 tables, 177 figures, project page: https://generalist.top/