Nanjing University（南京大学）

Cubic Discrete Diffusion: Discrete Visual Generation on High-Dimensional Representation Tokens

三次离散扩散：高维表示上的离散视觉生成

Yuqing Wang, Chuofan Ma, Zhijie Lin, Yao Teng, Lijun Yu, Shuai Wang, Jiaming Han, Jiashi Feng, Yi Jiang, Xihui Liu

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出CubiD，首个高维表示离散生成模型，通过精细掩码实现高维离散表示的生成，具备固定步数的生成能力，且在ImageNet-256上达到SOTA性能，验证离散token保留原始表示能力。

Comments Accepted by CVPR 2026 main track; Code: https://github.com/YuqingWang1029/CubiD

V-Dreamer: Automating Robotic Simulation and Trajectory Synthesis via Video Generation Priors

V-Dreamer：通过视频生成先验自动机器人仿真与轨迹合成

Songjia He, Zixuan Chen, Hongyu Ding, Dian Shao, Jieqi Shi, Chenxu Li, Jing Huo, Yang Gao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

AI总结 V-Dreamer通过视频生成先验自动构建仿真环境和可执行轨迹，利用大语言模型和3D生成模型生成物理合理的3D场景，并通过Sim-to-Gen模块实现高效轨迹合成。

Comments 8 pages, 6 figures

UDON: Uncertainty-weighted Distributed Optimization for Multi-Robot Neural Implicit Mapping under Extreme Communication Constraints

UDON：在极端通信限制下基于不确定性加权的多机器人神经隐式映射分布式优化

Hongrui Zhao, Xunlan Zhou, Boris Ivanovic, Negar Mehr

机构 * Department of Aerospace Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校航空航天工程系） ； School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； Department of Mechanical Engineering, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校机械工程系） 纠错

AI总结 UDON提出一种实时多智能体神经隐式映射框架，通过引入不确定性加权分布式优化，在极端通信退化条件下实现高质量映射，实验表明其在低至1%通信成功率下仍能保持高保真重建。

Comments Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)

OFTSR: One-Step Flow for Image Super-Resolution with Tunable Fidelity-Realism Trade-offs

OFTSR: 一种用于图像超分辨率的一步流方法，具有可调保真度-现实感权衡

Yuanzhi Zhu, Ruiqing Wang, Shilin Lu, Junnan Li, Hanshu Yan, Kai Zhang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出OFTSR，一种基于流的图像超分辨率框架，通过可调保真度与现实感权衡实现一步生成。通过训练条件流模型并应用特殊约束，使学生模型预测与教师模型采样轨迹对齐，从而提升性能。

Comments ICLR 2026

TexEditor: Structure-Preserving Text-Driven Texture Editing

TexEditor: 保持结构的文本驱动纹理编辑

Bo Zhao, Yihang Liu, Chenfeng Zhang, Huan Yang, Kun Gai, Wei Ji

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shan Dong University（山东大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出TexEditor，通过数据和训练视角增强结构保持，利用TexBlender和StructureNFT提升纹理编辑效果，并引入TexBench验证其通用性。

Comments 19pages

AdaptPNP: Integrating Prehensile and Non-Prehensile Skills for Adaptive Robotic Manipulation

AdaptPNP: 集成抓取与非抓取技能以实现适应性机器人操控

Jinxuan Zhu, Chenrui Tie, Xinyi Cao, Yuran Wang, Jingxiang Guo, Zixuan Chen, Haonan Chen, Junting Chen, Yangyu Xiao, Ruihai Wu, Lin Shao

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； RoboScience（机器人科学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出AdaptPNP框架，通过视觉-语言模型整合抓取与非抓取技能，实现复杂机器人操控任务的规划与执行。

Journal ref ICRA 2026