Beihang University（北京航空航天大学）

ViGG: Robust RGB-D Point Cloud Registration using Visual-Geometric Mutual Guidance

ViGG: 基于视觉-几何互指导的鲁棒RGB-D点云配准

Congjia Chen, Shen Yan, Yufu Qu

机构 * Beihang University（北航大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

AI总结 ViGG通过视觉-几何互指导策略提升RGB-D点云配准的鲁棒性，优于现有方法。

Comments Accepted by WACV 2026

A Style is Worth One Code: Unlocking Code-to-Style Image Generation with Discrete Style Space

一种风格等同于一个代码：通过离散风格空间解锁代码到风格图像生成

Huijie Liu, Shuhao Cui, Haoxiang Cao, Shuai Ma, Kai Wu, Guoliang Kang

机构 * Beihang University（北航大学） ； Kolors Team, Kuaishou Technology（快手科技色彩团队） ； South China Normal University（华南师范大学） 纠错

AI总结 本文提出CoTyle，通过离散风格空间实现代码到风格图像生成，以数值代码控制图像风格，提升生成效率与多样性。

Comments Code: https://github.com/Kwai-Kolors/CoTyle Demo: https://huggingface.co/spaces/Kwai-Kolors/CoTyle Homepage: https://kwai-kolors.github.io/CoTyle/

STAR-Bench: Probing Deep Spatio-Temporal Reasoning as Audio 4D Intelligence

STAR-Bench：探测深度时空推理作为音频4D智能

Zihan Liu, Zhikang Niu, Qiuyang Xiao, Zhisheng Zheng, Ruoqi Yuan, Yuhang Zang, Yuhang Cao, Xiaoyi Dong, Jianze Liang, Xie Chen, Leilei Sun, Dahua Lin, Jiaqi Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 STAR-Bench通过测试音频4D智能，揭示了模型在细粒度感知和推理上的不足，为未来模型发展提供方向。

Comments Homepage: https://internlm.github.io/StarBench/

Geometrically-Constrained Agent for Spatial Reasoning

几何约束代理用于空间推理

Zeren Chen, Xiaoya Lu, Zhijie Zheng, Pengrui Li, Lehan He, Yijin Zhou, Jing Shao, Bohan Zhuang, Lu Sheng

机构 * School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； ZIP Lab, Zhejiang University（浙江大学ZIP实验室） 纠错

AI总结 Geometrically-Constrained Agent 通过引入正式任务约束，解决视觉语言模型在空间推理中的语义到几何差距问题，实现更稳健的推理路径。

Comments 27 pages, 13 figures

FastFHE: Packing-Scalable and Depthwise-Separable CNN Inference Over FHE

FastFHE: 基于FHE的可扩展打包和深度可分离CNN推理

Wenbo Song, Xinxin Fan, Quanliang Jing, Shaoye Luo, Wenqi Wei, Chi Lin, Yunfeng Lu, Ling Liu

机构 * Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所） ； UCAS（中国科学院大学） ； Fordham University（福特汉姆大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 FastFHE通过可扩展加密打包、深度可分离卷积、BN点积融合和Legendre多项式近似，提升FHE下CNN推理效率与精度。

Privacy-Preserving Reasoning with Knowledge-Distilled Parametric Retrieval Augmented Generation

基于知识蒸馏的参数化检索增强生成隐私保护推理

Jinwen Chen, Hainan Zhang, Liang Pang, Yongxin Tong, Haibo Zhou, Yuan Zhan, Wei Lin, Zhiming Zheng

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 DistilledPRAG通过知识蒸馏实现高效参数化RAG，提升隐私保护推理的准确性和泛化能力。

Unveiling Hidden Vulnerabilities in Digital Human Generation via Adversarial Attacks

通过对抗攻击揭示数字人类生成中的隐藏漏洞

Zhiying Li, Yeying Jin, Fan Shen, Zhi Liu, Weibin Chen, Pengju Zhang, Xiaomei Zhang, Boyu Chen, Michael Shen, Kejian Wu, Zhaoxin Fan, Jin Dong

机构 * College of Cyber Security, Jinan University（济南大学网络安全学院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心，北航人工智能学院） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（杭州国际创新研究院，北航） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电子与计算机工程系） ； Department of Electrical and Computer Science, University of Pittsburgh（匹兹堡大学电子与计算机科学系） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence, Institute of Automation, Chinese Academy of Science（中国科学院多模态人工智能国家重点实验室，自动化研究所） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Science（中国科学院自动化研究所） ； University College London（伦敦大学学院） ； Mingdu Tech（明都科技） ； Xreal ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） 纠错

AI总结 本文提出TBA框架，通过生成针对性对抗示例揭示数字人类生成中的安全漏洞，实验显示其显著提升对抗攻击效果。

Comments 14 pages, 7 figures

Journal ref Pattern Recognition, 2025: 112621