Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

SldprtNet: A Large-Scale Multimodal Dataset for CAD Generation in Language-Driven 3D Design

SldprtNet：一个大规模多模态数据集，用于语言驱动的3D设计CAD生成

Ruogu Li, Sikai Li, Yao Mu, Mingyu Ding

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出SldprtNet数据集，用于语义驱动的CAD建模、几何深度学习和多模态模型训练，包含242,000个工业零件，提供多种3D模型格式，并结合图像与文本生成自然语言描述。

Comments Accept by ICRA 2026

coDrawAgents: A Multi-Agent Dialogue Framework for Compositional Image Generation

coDrawAgents：一种用于组合图像生成的多智能体对话框架

Chunhan Li, Qifeng Wu, Jia-Hui Pan, Ka-Hei Hui, Jingyu Hu, Yuming Jiang, Bin Sheng, Xihui Liu, Wenjuan Gong, Zhengzhe Liu

机构 * Lingnan University（岭南大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； CUHK（香港中文大学） ； Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴达摩院） ； SJTU（上海交通大学） ； HKU（香港大学） ； China University of Petroleum（中国石油大学） 纠错

AI总结 coDrawAgents通过四类智能体协作提升复杂场景中多对象生成的准确性与属性保持，实验表明其在文本-图像对齐、空间准确性和属性绑定方面表现更优。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings

VFM-Recon: Unlocking Cross-Domain Scene-Level Neural Reconstruction with Scale-Aligned Foundation Priors

VFM-Recon：通过尺度对齐基础先验解锁跨域场景级神经重建

Yuhang Ming, Tingkang Xi, Xingrui Yang, Lixin Yang, Yong Peng, Cewu Lu, Wanzeng Kong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； CARDC（中国电子科技研究院） 纠错

AI总结 本文提出VFM-Recon，通过引入轻量级尺度对齐阶段和任务特定适配器，解决跨域场景级神经重建中的尺度一致性问题，实现跨域鲁棒性与重建性能的提升。

Comments 19 pages, 5 figures, 4 tables

From Sparse to Dense: Multi-View GRPO for Flow Models via Augmented Condition Space

从稀疏到密集：通过增强条件空间的多视图GRPO用于流模型

Jiazi Bu, Pengyang Ling, Yujie Zhou, Yibin Wang, Yuhang Zang, Tianyi Wei, Xiaohang Zhan, Jiaqi Wang, Tong Wu, Xingang Pan, Dahua Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Adobe Research（Adobe研究实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； CPII under InnoHK Project（InnoHK项目下的CPII） 纠错

AI总结 本文提出多视图GRPO，通过增强条件空间探索样本间关系，提升文本到图像流模型的对齐性能。

A Geometrically-Grounded Drive for MDL-Based Optimization in Deep Learning

基于几何的MDL优化在深度学习中的驱动机制

Ming Lei, Shufan Wu, Christophe Baehr

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai JiaoTong University, Shanghai China（上海交通大学航空航天学院） ； M´ et´ eo-France/CNRS CNRM/GAMEUMR 3589 and the Mathematical Institute of Toulouse, France（法国Météo-France/CNRS CNRM/GAMEUMR 3589和图卢兹数学研究所） 纠错

AI总结 本文提出一种将MDL原理整合到深度学习训练动态中的新框架，通过几何认知流形和MDL驱动项实现数据保真与模型简化之间的平衡，理论证明了描述长度单调减少和拓扑相变等性质，实验验证了算法的有效性。

Comments 8 pages, 9 figures, submitted to a journal and under review

TubeMLLM: A Foundation Model for Topology Knowledge Exploration in Vessel-like Anatomy

TubeMLLM：一种用于血管状解剖拓扑知识探索的基础模型

Yaoyu Liu, Minghui Zhang, Xin You, Hanxiao Zhang, Yun Gu

机构 * Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学医学机器人研究所） ； Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学自动化系） 纠错

AI总结 本文提出TubeMLLM，结合结构理解与可控生成，提升医学血管状解剖的拓扑感知能力，并通过TubeMData基准和自适应损失策略实现跨模态迁移。

Comments 18 pages, 12 figures

GA-Drive: Geometry-Appearance Decoupled Modeling for Free-viewpoint Driving Scene Generation

GA-Drive：用于自由视角驾驶场景生成的几何-外观解耦建模

Hao Zhang, Lue Fan, Qitai Wang, Wenbo Li, Zehuan Wu, Lewei Lu, Zhaoxiang Zhang, Hongsheng Li

机构 * MMLab, CUHK（CUHK的MMLab） ； CASIA ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

AI总结 GA-Drive通过几何-外观解耦和扩散生成技术，生成可编辑的高保真驾驶场景，提升自动驾驶训练和评估的效率与效果。

Understanding Dataset Distillation via Spectral Filtering

通过频谱过滤理解数据集蒸馏

Deyu Bo, Songhua Liu, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出UniDD框架，通过频谱过滤统一不同数据集蒸馏目标，提出Curriculum Frequency Matching方法提升性能，验证了UniDD的实用性。

Comments Accepted by ICLR 2026. Code is available at https://github.com/bdy9527/UniDD