Nanyang Technological University（南洋理工大学）

ArtHOI: Articulated Human-Object Interaction Synthesis by 4D Reconstruction from Video Priors

ArtHOI: 通过视频先验进行4D重建的可变形人-物交互合成

Zihao Huang, Tianqi Liu, Zhaoxi Chen, Shaocong Xu, Saining Zhang, Lixing Xiao, Zhiguo Cao, Wei Li, Hao Zhao, Ziwei Liu

机构 * School of AIA, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能学院） ； the S-Lab, Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学S实验室） ； the Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京人工智能研究院） ； Zhejiang University (ZJU)（浙江大学） ； the Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University (THU)（清华大学人工智能产业研究院） 纠错

AI总结 ArtHOI通过4D重建从视频先验生成可变形人-物交互，提升接触精度和物理合理性。

Comments Project Page: https://arthoi.github.io/

Benchmarking MLLM-based Web Understanding: Reasoning, Robustness and Safety

基于MLLM的网页理解基准测试：推理、鲁棒性与安全性

Junliang Liu, Jingyu Xiao, Wenxin Tang, Zhixian Wang, Zipeng Xie, Wenxuan Wang, Minrui Zhang, Shuanghe Yu

机构 * Dalian Maritime University（大连海事大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 本文提出WebRRSBench基准测试，评估多模态大语言模型在网页理解中的推理、鲁棒性和安全性能力，揭示模型在复杂交互任务中的不足。

When Memory Becomes a Vulnerability: Towards Multi-turn Jailbreak Attacks against Text-to-Image Generation Systems

当记忆成为漏洞：针对文本到图像生成系统的多轮劫持攻击

Shiqian Zhao, Jiayang Liu, Yiming Li, Runyi Hu, Xiaojun Jia, Wenshu Fan, Xiao Bao, Xinfeng Li, Jie Zhang, Wei Dong, Tianwei Zhang, Luu Anh Tuan

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Science（科学研究院） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； CFAR and IHPC Agency for Science Technology and Research（CFAR和IHPC科技研究局） ； VinUniversity（文大学） 纠错

AI总结 本文提出Inception，首个利用文本到图像生成系统内存机制的多轮劫持攻击方法，通过分割和递归模块有效规避安全过滤，提升攻击成功率20%。

Comments This work proposes a multi-turn jailbreak attack against real-world chat-based T2I generation systems that intergrate memory mechanism. It also constructed a simulation system, with considering three industrial-grade memory mechanisms, 7 kinds of safety filters (both input and output); It is going to appear on USENIX 2026

Modeling Cross-vision Synergy for Unified Large Vision Model

跨视觉协同的统一大视觉模型建模

Shengqiong Wu, Lanhu Wu, Mingyang Bao, Wenhao Xu, Hanwang Zhang, Shuicheng Yan, Hao Fei, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 PolyV通过统一架构和协同训练方法，实现了跨视觉模态的协同推理，显著提升了多模态视觉任务的性能。

Comments 21 pages, 9 figures, 16 tables, CVPR

Graph Neural Networks in EEG-based Emotion Recognition: A Survey

基于EEG的情感识别中的图神经网络：综述

Chenyu Liu, Yuqiu Deng, Yihao Wu, Ruizhi Yang, Zhongruo Wang, Liangwei Zhang, Siyun Chen, Tianyi Zhang, Yang Liu, Yi Ding, Liming Zhai, Ziyu Jia, Xinliang Zhou

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China（西安交通大学） ； Imperial College London, London, UK（伦敦帝国理工学院） ； Amazon, Seattle, WA, USA（亚马逊） ； Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（卡内基梅隆大学） ； Uber Technologies, Inc., USA（Uber Technologies, Inc.） ； School of Computer Science, Central China Normal University, Wuhan, China（中央财经大学计算机学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 本文综述了基于EEG的情感识别中图神经网络的应用，分析了现有方法的共性与差异，并探讨了未来研究方向。

Comments The 30th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2026)