University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

Efficient Training for Human Video Generation with Entropy-Guided Prioritized Progressive Learning

高效训练人类视频生成的熵引导优先级渐进学习

Changlin Li, Jiawei Zhang, Shuhao Liu, Sihao Lin, Zeyi Shi, Zhihui Li, Xiaojun Chang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） ； University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出熵引导优先级渐进学习方法，通过条件熵膨胀和自适应渐进计划，高效训练扩散模型生成人类视频，实现训练速度提升和内存消耗降低。

Comments Project page: https://github.com/changlin31/Ent-Prog

Which Layer Causes Distribution Deviation? Entropy-Guided Adaptive Pruning for Diffusion and Flow Models

哪一层导致分布偏离？面向扩散和流模型的熵引导自适应剪枝

Changlin Li, Jiawei Zhang, Zeyi Shi, Zongxin Yang, Zhihui Li, Xiaojun Chang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出EntPruner，通过熵引导的自适应剪枝方法，有效减少扩散和流模型的参数冗余，提升推理速度并保持生成质量。

Comments Project page: https://github.com/changlin31/EntPruner

GuardTrace-VL: Detecting Unsafe Multimodel Reasoning via Iterative Safety Supervision

GuardTrace-VL: 通过迭代安全监督检测不安全的多模型推理

Yuxiao Xiang, Junchi Chen, Zhenchao Jin, Changtao Miao, Haojie Yuan, Qi Chu, Tao Gong, Nenghai Yu

机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络安全学院） ； Anhui Province Key Laboratory of Digital Security（安徽省数字安全重点实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 GuardTrace-VL通过联合图像-文本分析监控多模态推理全过程，有效检测不安全推理内容，实现93.1%的F1分数提升。

Saliency-R1: Incentivizing Unified Saliency Reasoning Capability in MLLM with Confidence-Guided Reinforcement Learning

Saliency-R1: 通过置信度引导的强化学习激励多模态大语言模型统一的显著性推理能力

Long Li, Shuichen Ji, Ziyang Luo, Zhihui Li, Dingwen Zhang, Junwei Han, Nian Liu

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 Saliency-R1通过置信度引导的强化学习，提升多模态大语言模型在显著性推理任务中的统一能力，实现显著物体检测、显著实例分割和共显著物体检测的高效处理。

Comments Main text (excluding references): 8 pages, 4 figures; Supplementary Materials (excluding references): 9 pages, 10 figures

One-Step Diffusion-Based Image Compression with Semantic Distillation

一步扩散式图像压缩与语义蒸馏

Naifu Xue, Zhaoyang Jia, Jiahao Li, Bin Li, Yuan Zhang, Yan Lu

机构 * Communication University of China（中国通信大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 OneDC通过一步扩散生成和语义蒸馏机制实现高效图像压缩，达到SOTA感知质量，比特率降低39%且解码速度提升20倍。

Comments Accepted by NeurIPS 2025

CAPability: A Comprehensive Visual Caption Benchmark for Evaluating Both Correctness and Thoroughness

CAPability: 一个全面的视觉描述基准，用于评估正确性和全面性

Zhihang Liu, Chen-Wei Xie, Bin Wen, Feiwu Yu, Jixuan Chen, Pandeng Li, Boqiang Zhang, Nianzu Yang, Yinglu Li, Zuan Gao, Yun Zheng, Hongtao Xie

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室） 纠错

AI总结 CAPability是一个全面的视觉描述基准，通过12个维度评估描述的正确性和全面性，利用人类标注数据和启发式指标提升多模态模型的描述能力分析。

Comments Accepted to NeurIPS 2025