多模态大模型

Comparison of Brain Networks based on Predictive Models of Connectivity

Fani Deligianni, Jonathan D. Clayden, Guang-Zhong Yang

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

Comments 7 pages, 4 figures

Journal ref 19th IEEE International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (IEEE BIBE, 2019)

Probabilistic framework for solving Visual Dialog

Badri N. Patro, Anupriy, Vinay P. Namboodiri

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.MM

Good, Better, Best: Textual Distractors Generation for Multiple-Choice Visual Question Answering via Reinforcement Learning

Jiaying Lu, Xin Ye, Yi Ren, Yezhou Yang

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract,journal_ref)；分类 cs.CV、cs.CL

Journal ref CVPR'2022 Workshop on Open-Domain Retrieval Under a Multi-Modal Setting

Object-Uni: A Unified Model for Object-Centric Spatial Understanding and Controllable Generation

Object-Uni：面向以物体为中心的空间理解与可控生成的统一模型

Mining Tan, Yinuo Wang, Ziqi Zhou, Weize Quan, Sifei Li, Jingdong Chen, DanDan Zheng, Libin Wang, Weiming Dong

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与 mobility学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出Object-Uni统一模型，通过视角方向抽象与UniSpatial-80K基准，实现以物体为中心的空间理解与可控生成，提升位姿理解及可控生成能力。

SAFE-G: Structure-aware Faithful Evidence-guided Generation for Knowledge-based Visual Question Answering

SAFE-G：面向基于知识的视觉问答的结构感知忠实证据引导生成

Long Shu, Shuochen Liu, Wei Chen, Junda Lin, Zhi Zheng, Huijun Hou, Tong Xu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； NIO（蔚来） 纠错

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

AI总结 针对KB-VQA现有方法难以捕捉结构关联、推理不忠实的问题，提出SAFE-G框架，通过混合搜索、图检索与证据对齐RL策略，在两个基准上准确率优于现有方法8.9%、3.5%。

Comments 12 pages, 5 figures

TRACE: Training-time Report-guided and Clinically Ordered Concept Editing

TRACE：训练时报告引导且临床有序的概念编辑

Wentao Yue, Tianyou Lai, Jiayu Luo, Qingyu Mao, Ziying Wang, Zhenyuan Ning, Qilei Li

机构 * Lanzhou University（兰州大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； Central China Normal University（华中师范大学） 纠错

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

AI总结 针对乳腺超声诊断深度学习方法可解释性与鲁棒性不足的问题，提出训练时报告引导的TRACE框架，结合SCMT与BUSC基准，实现仅图像输入的高性能诊断与跨域鲁棒性提升。

Comments Accepted at the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026). 9 pages, 3 figures

From Corpora to Co-Evolving Capabilities: Capability-Centric Data Design for Generalist Image Generation

从语料到协同进化的能力：面向通用图像生成的以能力为中心的数据设计

Xingjian Wang, Zhao Wang, Taihang Hu, Jun Zheng, Qing Jin, Qinye Zhou, Zhengtao Wu, Yongchao Du, Zuan Gao, Chao Lin, Yefeng Shen, Xiaoli Xu, Zhengze Xu, Hao Yan, Yuhang Yu, Mingzhou Zhang, Mengting Chen

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 该研究提出能力驱动的数据基础设施，构建三类监督引擎，整理大规模图像语料，训练多模态扩散模型，在CPI-Bench等评估中展现良好生成与迁移能力。

Comments 19 pages, 10 figures

What to Edit Next: Visually Aligned Image-Editing Follow-Up Suggestions in Conversational Systems

下一步编辑什么：对话系统中视觉对齐的图像编辑后续建议

Zhijing Zhang, Jinpeng Yu, Xin Song, Bingnan Li, Chuyue Li, Changhui Du, Xiaolin Fang, Jiaming Liu, Ruihua Huang

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问业务单元） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对对话系统的图像创作场景，提出三阶段多模态推荐框架，经测试可降低视觉不一致率并显著提升推荐相关指标。

TRACE-Bench: Decomposing and Diagnosing Multi-Reference Image Generation

TRACE-Bench：多参考图像生成的分解与诊断

Haoran Wang, Chaofan Ma, Ran Yi, Lizhuang Ma

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多参考图像生成基准的缺陷，构建TRACE-Bench基准，采用算子分解方法评估9个主流模型，发现解耦与属性绑定是核心瓶颈，最优模型属性保真度仅0.74

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (ACM MM 2026)

Omni-LiveAvatar: Minute-Level Real-Time Streaming Joint Audio-Video Avatar Generation

Omni-LiveAvatar：分钟级实时流式视听联动数字人生成

Lunjie Zhu, Xingtong Ge, Fangyu Lin, Yi Zhang, Zhening Liu, Mengfei Li, Yumeng Zhang, Guanglu Song, Yu Liu, Jun Zhang

专题命中 多模态生成 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 本研究提出Omni-LiveAvatar框架，通过渐进式自回归蒸馏等技术，实现分钟级实时流式视听联动数字人生成，速度较LTX-2提升33倍且性能优于基线模型。

G-MAD: A Game-Based Data Generation Framework for Multi-View RGB-T Aerial Object Detection

G-MAD：用于多视图RGB-T航空目标检测的基于游戏的数据生成框架

Yechan Kim, JongHyun Park, Dongho Yoon, Namhoon Jung, Moongu Jeon

机构 * LIG Defense&Aerospace（LIG国防与航空航天公司） ； GIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 研究针对航空目标检测中数据集构建的问题，提出基于游戏的G-MAD数据生成框架，可解决视点控制、数据对齐及标注成本等问题，支持多视图相机放置等功能，还构建并发布了AMOD基准。

Comments ACM Multimedia 2026 (Supplementary Material Included)

AgentMV: A State-Guided Multi-Agent Framework for Budget-Aware Music Video Generation

AllocMV：通过结构化持久状态实现音乐视频生成的最优资源分配

Huimin Wang, Chang Xia, Leilei Ouyang, Yongqi Kang, Yu Fu, Yuqi Ouyang

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 AllocMV提出了一种分层框架，将音乐视频合成建模为多重选择背包问题，通过动态规划优化资源分配，确保跨镜头一致性并降低生成成本。

Comments ECCV 2026 AI4VA

OpenGPT-4o-Image: A Comprehensive Dataset for Advanced Image Generation and Editing

OpenGPT-4o-Image：用于高级图像生成与编辑的综合数据集

Zhihong Chen, Xuehai Bai, Yang Shi, Chaoyou Fu, Huanyu Zhang, Haotian Wang, Xiaoyan Sun, Zhang Zhang, Liang Wang, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Yi-Fan Zhang

机构 * USTC（中国科学技术大学） ； Kling Team（Kling团队） ； HDU（华中科技大学） ； PKU（北京大学） ； NJU（南京大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； THU（清华大学） 纠错

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

AI总结 该研究构建了涵盖11个领域51个子任务的OpenGPT-4o-Image数据集，经其微调主流模型后，图像编辑任务性能最高提升18%、生成任务最高提升13%，证实系统化数据构建对多模态AI的重要性。

RadarGen: Automotive Radar Point Cloud Generation from Cameras

RadarGen：从摄像头生成汽车雷达点云

Tomer Borreda, Fangqiang Ding, Sanja Fidler, Shengyu Huang, Or Litany

机构 * Technion（技术学院） ； MIT（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 RadarGen通过扩散模型从摄像头图像生成逼真的雷达点云，结合BEV对齐的深度、语义和运动线索，提升雷达生成的物理合理性与多模态模拟能力。

Comments ECCV 2026. Project page: https://radargen.github.io/

From Prompts to Pavement: LMMs-based Agentic Behavior-Tree Generation Framework for Autonomous Vehicles

从提示到道路：基于大语言模型的代理行为树生成框架用于自动驾驶车辆

Omar Y. Goba, Ahmed Y. Gado, Catherine M. Elias, Ahmed Hussein

机构 * Computer Science & Engineering Department, German University in Cairo (GUC), Egypt（德国亚历山大·冯·洪堡大学（开罗分校）计算机科学与工程系，埃及） ； C-DRiVeS Lab: Cognitive Driving Research in Vehicular Systems, Cairo, Egypt（认知驾驶系统实验室（车辆系统中的认知驾驶研究），开罗，埃及） ； IAV GmbH, Berlin, Germany（IAV GmbH，柏林，德国） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型和多模态视觉模型的代理行为树生成框架，用于自动驾驶车辆在复杂环境中自适应导航。该框架通过链式符号提示评估场景关键性，通过上下文学习构建高层子目标，并通过生成器合成可执行的BT子树，实现了在CARLA+Nav2模拟中对突发障碍物（如道路堵塞）的成功绕行。

FoR-SALE: Frame of Reference-guided Spatial Adjustment in LLM-based Diffusion Editing

FoR-SALE：基于参考坐标系引导的LLM驱动扩散编辑中的空间调整

Tanawan Premsri, Parisa Kordjamshidi

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 FoR-SALE是SLD的扩展，通过参考坐标系引导的潜在空间操作调整图像朝向与深度，在三个空间理解基准上仅单轮校正就将SOTA T2I模型性能提升最高7.0个百分点，解决了非相机视角空间表达的生成偏差问题。

Comments Published in COLM 2026. 10 main pages, 4 tables, 4 figures

Does More Retrieved Evidence Help Visual Retrieval-Augmented Generation with Diffusion Language Models?

更多检索到的证据是否有助于基于扩散语言模型的视觉检索增强生成？

Jiankun Wang, Yisen Gao, Ziwei Zhang, Xingcheng Fu, Jiaxin Bai, Chen Gao

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

AI总结 针对基于扩散语言模型的视觉检索增强生成，研究发现无条件扩大检索证据会因语义冲突降低准确率，提出无需训练的基于熵的候选过滤框架，可平均提升答案准确率2.62个百分点。

RealityBridge: Bridging Editable 3D Gaussian Splatting Driving Simulations and Real-World Videos

RealityBridge: 连接可编辑3D高斯泼溅驾驶模拟与现实世界视频

Zhenhua Wu, Yun Pang, Mingkun Chang, Yuwei Ning, Liangzhi Wang, Yi Xiao, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Information Security Technology（广东省信息安全技术重点实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education（教育部机器智能与先进计算重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出RealityBridge框架，利用多模态控制和轻量级GateNet，结合自回归长视频训练与奖励引导后训练，缩小编辑后3DGS驾驶视频的Sim-to-Real差距，提升视觉真实感和时间一致性。

Comments Under submission

FinReportBench: Measuring and Improving Institution-Grade Financial Report Generation

FinReportBench：衡量与提升机构级财务报告生成能力

Yinghao Tang, Tan Zhenwei, Yiyao Wang, Wanli Gu, Xiaolu Zhang, Jun Zhou, Wei Chen

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

AI总结 本文提出FinReportBench基准，发现大型语言模型生成机构级财务报告的瓶颈在于报告身份认同与机构完整性，通过基准引导的技能蒸馏可显著提升模型相关指标。

Comments 9 pages, 9 figures

Shieldstral

护盾斯特拉尔

Antonia Calvi, Avinash Sooriyarachchi, Giada Pistilli, Guillaume Lample, Maarten Buyl, Maximilian Augustin, Maximilian Müller, Pierre Stock, Tom Bewley, Wassim Bouaziz, Yimu Pan, Abdelaziz Bounhar, Abhijeet Somani, Aditi Kabra, Adrian Valente, Adrien Petralia, Adrien Sadé, Alan Jeffares, Albert Jiang, Aleksandr Timashov, Alexandre Cahill, Alexandre Gavaudan, Alexandre Laval, Alexandre Sablayrolles, Amélie Héliou, Amos You, André Jonasson, Andrew Bai, Andrew Ehrenberg, Andrew Zhao, Angele Lenglemetz, Anmol Agarwal, Arata Suzuki, Arjun Majumdar, Arthur Fournier, Artjom Joosen, Aylin Guliz Akkus, Aysenur Karaduman, Baptiste Bout, Baptiste Rozière, Baudouin De Monicault, Benjamin Holzschuh, Benjamin Lefaudeux, Benjamin Tibi, Bernhard Stadlbauer, Błażej Osiński, Camille Le Scao, Chaoran Yu, Charlotte Cronjäger, Chen-Yo Sun, Chris Bamford, Christian Wallenwein, Christophe Renaudin, Clémence Lanfranchi, Corentin Barreau, Corentin Sautier, Cristiana-Diana Diaconu, Cyprien Courtot, Daniel Marczak, Darius Dabert, Diego de Las Casas, Dominik Nuss, Dylan Rubini, Dzmitry Soupel, Elizaveta Demyanenko, Elliot Chane-Sane, Emilien Fugier, Emmanuel Gottlob, Erik Aas, Etienne Goffinet, Étienne Millon, Eujeong Choi, Fabian Paischer, Fabian Schlager, Faruk Ahmed, Federico Baldassarre, Filip Szatkowski, Florian Wiesner, Gabrielle Berrada, Gaëtan Ecrepont, Gaétan Lepage, Gaspard Blanchet, Gaspard Donada-Vidal, Gauthier Delerce, Gauthier Guinet, Genevieve Hayes, Georgii Novikov, Gianluca Galletti, Guillaume Breton, Guillaume Kunsch, Guillaume Martin, Guillaume Raille, Gunjan Dhanuka, Gunshi Gupta, Han Zhou, Harshil Shah, Hasan Furkan Vural, Hédi Hadiji, Hope McGovern, Hugo Cisneros, Hugo Thimonier, Indraneel Mukherjee, Ivan Cuevas Salazar, Jacques Sun, Jan Ludziejewski, Jason Rute, Jean Quentin, Jean-Hadrien Chabran, Jean-Malo Delignon, Jie Zhang, Joachim Studnia, Joep Barmentlo, Johannes Brandstetter, John Harvill, Jonas Amar, Jonas Schweizer, Joséphine Delas, Josselin Somerville, Julien Denize, Julien Tauran, Kartik Khandelwal, Khyathi Raghavi Chandu, Kilian Tep, Kush Jain, Larissa Laich, Laura Calem, Laurence Aitchison, Laurent Callot, Laurent Fainsin, Léo Cotteleer, Léonard Blier, Lingxiao Zhao, Louis Martin, Louis Serrano, Lucile Saulnier, Ludovic Ho Fuh, Luis Montero, Manon Chossegros, Marcin Możejko, Margaret Jennings, Markus Hennerbichler, Martin Alexandre, Mathieu Poirée, Mathieu Schmitt, Mathilde Guillaumin, Matthieu André, Matthieu Dinot, Matthieu Futeral, Maurits Bleeker, Mauro Comi, Max Mynter, Maxim Berman, Maxime Darrin, Maxime Louis, Melina Jingting Laimon, Mert Unsal, Mia Chiquier, Michael Pilcer, Michał Pietruszka, Michał Zając, Mikhail Biriuchinskii, Minh-Quang Pham, Minwoo Kang, Morgane Rivière, Namit Katariya, Nathan Grinsztajn, Nathan Simpson, Neeraj Aggarwal, Neha Gupta, Ola Mysiak, Oliver Leicht, Olivier Bousquet, Olivier Duchenne, Parag Jain, Patricia Wang, Patrick Blies, Patrick von Platen, Paul Jacob, Paul Wambergue, Paula Kurylowicz, Pavan Kumar Reddy, Pavel Kuksa, Philippe Pinel, Philomène Chagniot, Pierre-André Savalle, Piotr Milos, Prateek Gupta, Pravesh Agrawal, Quentin Desreumaux, Quentin Torroba, Quercus Hernandez, Ram Ramrakhya, Randall Isenhour, Ranjit Parva, Raul Perez Pelaez, Reinhard Sonnleitner, Rémi Delacourt, Richard Kurle, Rishi Shah, Rob Romijnders, Rohin Arora, Romain Sauvestre, Roman Soletskyi, Rosalie Millner, Rupert Menneer, Sagar Vaze, Samuel Barry, Samuel Belkadi, Samuel Humeau, Sanchit Gandhi, Sandeep Subramanian, Sarthak Mittal, Saskia Adaime, Sean Cha, Sebastian Kaltenbach, Shashwat Dalal, Shashwat Verma, Sherif Waly, Shrimai Prabhumoye, Siddhant Waghjale, Siddharth Gandhi, Simon Lepage, Simon Sorg, Soham Ghosh, Sophie Marbach, Srijan Mishra, Stanislas Lange, Steve Hong, Sumukh Aithal, Szymon Antoniak, Tarun Kumar Vangani, Teven Le Scao, Théo Cachet, Thibaut Lavril, Thomas Chabal, Thomas Coste, Thomas Defard, Thomas Foubert, Thomas Robert, Thomas Wang, Tianyu Zhang, Tim Lawson, Timothée Lacroix, Tobias Kronlachner, Tom Edwards, Tomas Hodan, Tuhin Das, Tyler Wang, Ulrick BLE, Umar Jamil, Umberto Tomasini, Valentin Macé, Van Phung, Vedant Nanda, Victor Jouault, Victor Letzelter, Victor Paltz, Victor Poucheret, Vincent Maladière, Vincent Pfister, Virgile Richard, Vladislav Bataev, Wen Ding Li, William Havard, William Marshall, Xinghui Li, Xingran Guo, Xinyu Yang, Yann Dreze, Yassine El Ouahidi, Yassir Bendou, Yihan Wang, Yves Martin des Taillades, Zaccharie Ramzi, Zhenlin Xu, Zsofia Csakany

机构 * OpenAI ； Anthropic ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； DeepSeek-AI（深势科技人工智能） 纠错

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

AI总结 研究提出护盾斯特拉尔这一多模态安全分类器，将内容审核设为二元问答任务，通过特定数据构建方法及评估集，让小的自适应模型在文本安全基准测试中表现出色，在多模态安全分类上达新水平。

ChartAnno: Evaluating MLLMs for Chart Annotation Generation

ChartAnno：评估多模态大语言模型的图表标注生成能力

Zhenghan Chen, Zekai Shao, Lidan Tan, Xin Lin, Xingchen Zeng, Yi Shan, Ziyue Lin, Xiaoliang Fu, Xinyuan Liu, Yuetong Guo, Fen Wang, Bongshin Lee, Siming Chen

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

AI总结 本文提出ChartAnno基准评估MLLMs的图表标注生成能力，实验显示专有模型表现更优，大规模开源模型正缩小差距，更具体指令可提升标注质量，图表图像仅在设计相关指标上有有限提升。

CorePath: A Breast-Specialized Pathology Foundation Model for Core Needle Biopsy Diagnosis and Risk-Controlled Report Generation

CorePath：用于核心针活检诊断和风险可控报告生成的乳腺专用病理基础模型

Ting Yin, Danning Li, Chen Shu, Xiaoxia Yao, Boyu Fu, Yujing Chang, Tianyu Shi, Mengna Feng, Jie Chen, Jing Fu, Xiuli Xiao, Tianlin Li, Mumin Shao, Jiaxin Bi, Wenchuan Zhang, Xiaoyan Wu, Xiao Han, Zhang Zhang, Yuhao Yi, Hong Bu

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

AI总结 本研究开发乳腺专用病理基础模型CorePath，经7901对数据微调后，在多队列及基准上的CNB诊断任务中性能优于现有模型，结合风险控制模块实现低幻觉的可靠报告生成。

Comments The code will be made publicly available upon publication

Abduction Without a Body? Representational Grounding and the Abduction Loop for Scientific Hypothesis Generation

无实体的溯因推理？科学假说生成的表征奠基与溯因循环

Michael Farmer

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

AI总结 本文提出无需实体的科学溯因推理，构建含弃权机制的溯因循环架构，以惯例空间解决跨领域检索难题，通过案例抽象架构并提出DAB-30基准作为评估方案。

Comments 20 pages, 4 figures. DAB-30 execution reported in companion paper

UDT: Reconciling U-Nets and Diffusion Transformers with Data-Adaptive Token Reduction

UDT：通过数据自适应令牌缩减协调U-Net与扩散Transformer

Junno Yun, Yaşar Utku Alçalar, Mehmet Akçakaya

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出UDT架构，通过数据自适应令牌合并协调U-Net与DiTs，在ImageNet图像生成任务中收敛速度更快、FID指标更优，为DiTs提供了新的高效骨干网络。

FilmBench: A Film-Grade Benchmark for Cinematic Video Generation

FilmBench：用于电影视频生成的电影级基准测试

Shengyi Wang, Niantong Li, Guangzheng Hu, Hong Qi, Fei Ding, Weixu Qiao, Jinlin Wang, Xiaotong Lv, Peng Han, Zimeng Li, Fanshu Ding, Yushu Wang, Han Wu, Jingjing Chen, Chongxiao Wang, Yanhao Wu, Chenglong Huang, Xiaoqian Zhu, Jie Tian, Hua Li, Jingjing Fan, Mingshuang Tang, Zhong Li, Hengxia Qiang, Weibin Chen, Jinyang Zhen, Bing Zhao, Lin Qu, Jing Li, Hu Wei

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Moku Lab, Hujing Digital Media & Entertainment Group（魔氪实验室，虎鲸数字媒体与娱乐集团） ； Beijing Film Academy（北京电影学院） 纠错

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

AI总结 FilmBench是基于电影学院传统专业电影语言开发的文本到视频和参考到视频基准测试。它从获奖影片反向设计提示，依电影分类法评估，开发自动评估代理并开源核心套件，能再现人类模型排名，指出当前模型在动态美学等方面不足。

Search Beyond What Can Be Taught: Evolving the Knowledge Boundary in Agentic Visual Generation

超越可教内容的搜索：拓展智能体视觉生成的知识边界

Haozhe Wang, Weijia Feng, Jinpeng Yu, Che Liu, Ping Nie, Fangzhen Lin, Jiaming Liu, Ruihua Huang, Jimmy Lin, Wenhu Chen, Cong Wei

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Qwen Applications（通义千问应用） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉生成器的世界知识瓶颈，构建专用数据集与基准，提出教-搜协同训练框架定位动态知识边界，实现知识驱动的可迭代视觉生成性能提升。

Constraint-Anchored Reasoning Traces

约束锚定推理轨迹

Zehua Cheng, Wei Dai, Jiahao Sun

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 研究自回归多模态大语言模型错误滚雪球问题，提出神经符号框架CART，将自然语言推理与符号约束断言交织，经双管齐下的模块验证约束，防止错误传播，在多基准测试中降低滚雪球率、提高准确率并控制推理开销。

Comments 15 pages, ACM MM 2026

Think, Plan, Paint: Layout-Aware Reasoning for Controllable Image Generation in Unified Models

思考、规划、绘制：统一模型中用于可控图像生成的布局感知推理

Junhao Liu, Jian-Wei Zhang, Tao Huang, Miles Yang, Zhao Zhong, Liefeng Bo

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

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

AI总结 研究针对统一多模态大语言模型在可控图像生成中难以遵循复杂空间指令的问题，提出ATLAS框架，采用“思考、规划、绘制”范式及布局共享表示，经强化学习提升性能，在图像生成等任务中效果显著，还支持相关编辑与多模态基础，并引入评估基准。

Comments 22 pages, 12 figures, 9 tables

RFM-Editing 2: Text-Guided Audio Editing with Rectified Flow Matching and Coarse-to-Fine Diffusion Transformers

基于整流流的混合扩散变压器用于指令引导音频编辑

Liting Gao, Yonggang Zhu, Yaru Chen, Dongyu Wang, Shubin Zhang, Zhenbo Li, Jean-Yves Guillemaut, Wenwu Wang

机构 * Centre for Vision, Speech and Signal Processing (CVSSP), University of Surrey（萨里大学视觉、语音与信号处理中心） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； Fisheries College, Ocean University of China（中国海洋大学水产学院） ； College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University（中国农业大学信息与电气工程学院） 纠错

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

AI总结 提出混合两阶段扩散变压器架构，通过粗到细策略平衡全局语义对齐与局部细节编辑，在重叠音频事件和复杂指令任务上提升性能与效率。

HIVE: Understanding Post-Hallucination Reasoning in Vision Language Models

HIVE：理解视觉语言模型中的幻觉后推理

Feng He, Zhenting Wang, Qifan Wang, Qiang Guan, Dongfang Liu, Ruixiang Tang, Qiankun Li

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Meta AI ； Kent State University（肯特州立大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型中幻觉后推理阶段，引入HIVE评估基础设施，通过九个任务和九个模型观察到模态依赖模式，发现幻觉线索能拓宽语义覆盖并重塑推理动态，强调理解此阶段对提升多模态推理系统可靠性和可解释性的重要性。

Comments Accepted by ECCV 2026