Nanjing University（南京大学）

OmniAssistBench: Assistant-style Interaction Benchmark for Omni-LLMs

OmniAssistBench：面向全模态大语言模型（Omni-LLMs）的助手式交互基准

Xianyun Sun, Chaoyou Fu, Zhengye Zhang, Feiyang Duan, Qingyuan Cao, Yonghui Niu, Sihang Yuan, Ge Zhang, Caifeng Shan

机构 * Nankai University（南开大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 针对全模态大语言模型助手式交互的评估瓶颈，构建OmniAssistBench数据集，实验显示Gemini-3-Pro、Qwen3-Omni-Instruct表现存在差距，当前模型在多轮交互等方面仍有不足。

Comments Project page: this https URL (https://xianyunsun.github.io/OmniAssistBench/)

DiGS-Avatar: Single-Image Animatable 3D Human Reconstruction via UV-Space Diffusion

DiGS-Avatar：基于UV空间扩散的单图像可动画三维人体重建

Jiakun Li, Li Fang, Hao Zhu, Fei Hu, Long Ye, Yuan Zhang, Jinyao Yan

机构 * Key Laboratory of Media Audio and Video (Communication University of China)（中国传媒大学媒体音频与视频重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出DiGS-Avatar，将单图像可动画三维人体重建转化为UV空间扩散的潜变量补全任务，通过师生框架优化后解码为三维高斯基元，实现了高效高质量的重建与零样本泛化。

Comments ECCV 2026

Attributing Preprocessing Invariance in Spectral Foundation Models

归因于光谱基础模型中的预处理不变性

Dongjun Wei, Hongyi Wu, Yinuo Zou

机构 * ESCP Business School（ESCP商学院） ； OpluxCare Co., Ltd.（欧普乐康护理有限公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 该研究以拉曼光谱基础模型为例，指出其声称的预处理不变性多源于归一化而非学习，多数系统的归一化已消除相关变换，训练编码器未带来显著增益。

Driving with DINO: Vision Foundation Features as a Unified Bridge for Sim-to-Real Generation in Autonomous Driving

驾驶用DINO：作为自动驾驶仿真到现实生成的统一桥梁的视觉基础特征

Xuyang Chen, Conglang Zhang, Chuanheng Fu, Zihao Yang, Kaixuan Zhou, Yizhi Zhang, Yanfeng Zhang, Mingwei Sun, Zhen Dong, Xiaoxiao Long, Zengmao Wang, Liqiu Meng

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Huawei Hilbert Research Center（华为希利伯特研究中心） ； Huawei Riemann Lab（华为里曼实验室） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 DwD通过利用视觉基础模块特征作为统一桥梁，解决自动驾驶仿真到现实生成中的现实性与真实性困境，提升控制精度与时间稳定性。

Comments Accepted to ACM MM 2026