Nanyang Technological University（南洋理工大学）

Planning with Sketch-Guided Verification for Physics-Aware Video Generation

基于草图引导验证的物理感知视频生成规划

Yidong Huang, Zun Wang, Han Lin, Dong-Ki Kim, Shayegan Omidshafiei, Jaehong Yoon, Yue Zhang, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； FieldAI ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 SketchVerify通过草图验证和动态轨迹优化提升物理感知视频生成的效率与质量。

Comments website: https://sketchverify.github.io/

MMT-ARD: Multimodal Multi-Teacher Adversarial Distillation for Robust Vision-Language Models

MMT-ARD: 多模态多教师对抗蒸馏用于鲁棒视觉-语言模型

Yuqi Li, Junhao Dong, Chuanguang Yang, Shiping Wen, Piotr Koniusz, Tingwen Huang, Yingli Tian, Yew-Soon Ong

机构 * The City University of New York, CUNY（纽约城市大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； Data61, CSIRO（CSIRO数据61研究所） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

AI总结 MMT-ARD通过多教师对抗蒸馏提升视觉-语言模型的对抗鲁棒性，实验显示鲁棒精度提升4.32%，训练效率提高2.3倍。

Comments 10 pages

Generative Augmented Reality: Paradigms, Technologies, and Future Applications

生成增强现实：范式、技术与未来应用

Chen Liang, Jiawen Zheng, Yufeng Zeng, Yi Tan, Hengye Lyu, Yuhui Zheng, Zisu Li, Yueting Weng, Jiaxin Shi, Hanwang Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； XMax.AI Ltd.（XMax.AI有限公司） 纠错

AI总结 本文提出生成增强现实（GAR）作为下一代AR范式，通过统一生成模型实现环境再合成，提升真实感与沉浸感，同时引发技术、内容生态及伦理挑战。