Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

GlobeDiff: State Diffusion Process for Partial Observability in Multi-Agent Systems

GlobeDiff：多智能体系统中部分可观测性的状态扩散过程

Yiqin Yang, Xu Yang, Yuhua Jiang, Ni Mu, Hao Hu, Runpeng Xie, Ziyou Zhang, Siyuan Li, Yuan-Hua Ni, Qianchuan Zhao, Bo Xu

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（认知与决策智能复杂系统重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Moonshot AI ； Nankai University（南开大学） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） 纠错

AI总结 GlobeDiff通过多模态扩散过程解决多智能体系统中部分可观测性问题，实现高保真度的全局状态推断。

Journal ref ICLR-2026

PERSONA: Dynamic and Compositional Inference-Time Personality Control via Activation Vector Algebra

PERSONA：通过激活向量代数实现动态和组合性的人格控制

Xiachong Feng, Liang Zhao, Weihong Zhong, Yichong Huang, Yuxuan Gu, Lingpeng Kong, Xiaocheng Feng, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 PERSONA通过激活向量代数实现动态人格控制，无需训练即可达到微调水平性能，并在多个基准测试中表现出色。

Comments ICLR 2026

ZeroScene: A Zero-Shot Framework for 3D Scene Generation from a Single Image and Controllable Texture Editing

ZeroScene: 一种基于单张图像的3D场景生成零样本框架及可控纹理编辑

Xiang Tang, Ruotong Li, Xiaopeng Fan

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory, China（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学） ； Harbin Institute of Technology, Suzhou Research Institute, China（哈尔滨工业大学苏州市研究院） 纠错

AI总结 ZeroScene通过零样本方法实现单图像3D场景生成与可控纹理编辑，结合大视觉模型先验知识，提升场景连贯性和渲染真实感。

Comments 16 pages, 15 figures, Eurographics 2026, Project page: https://xdlbw.github.io/ZeroScene/

Towards Geometric and Textural Consistency 3D Scene Generation via Single Image-guided Model Generation and Layout Optimization

面向几何与纹理一致性的单图像引导模型生成与布局优化的3D场景生成

Xiang Tang, Ruotong Li, Xiaopeng Fan

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳分校） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Harbin Institute of Technology, Suzhou Research Institute（哈尔滨工业大学苏州研究院） 纠错

AI总结 本文提出一种三阶段框架，通过单图像引导的模型生成和空间布局优化，实现具有高几何准确性和纹理保真的3D场景生成。

Comments 14 pages, 9 figures, Project page: https://xdlbw.github.io/sing3d/

MMS-VPR: Multimodal Street-Level Visual Place Recognition Dataset and Benchmark

MMS-VPR：多模态街道级视觉地点识别数据集和基准

Yiwei Ou, Xiaobin Ren, Ronggui Sun, Guansong Gao, Kaiqi Zhao, Manfredo Manfredini

机构 * The University of Auckland（奥克兰大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳校区） 纠错

AI总结 MMS-VPR提出一个大规模多模态数据集和基准，用于行人环境中的街道级视觉地点识别，整合了多模态数据和统一评估平台。

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