CVPR

LLM-Conditioned Synthesis of Pathological Gaits via Structured Gait-Language Representations

基于结构化步态-语言表示的LLM条件病理步态合成

Mritula Chandrasekaran, Sanket Kachole, Jarek Francik, Dimitrios Makris

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MIT Media Lab（麻省理工学院媒体实验室） 纠错

AI总结 提出一种多模态LLM引导框架，通过结构化文本描述合成病理步态3D数据，利用运动标记化、病理感知语言条件、LLM语义增强和语言到步态生成，改善下游分类性能。

Comments Accepted at CVPR MOMA Workshop 2026 and selected for spotlight presentation at the workshop

OGA-AID: Clinician-in-the-loop AI Report Drafting Assistant for Multimodal Observational Gait Analysis in Post-Stroke Rehabilitation

OGA-AID：用于中风后康复多模态观察性步态分析的临床医生在环AI报告起草助手

Khoi T. N. Nguyen, Nghia D. Nguyen, Hui Yu Koh, Patrick W. H. Kwong, Karen Sui Geok Chua, Ananda Sidarta, Baosheng Yu

机构 * Rehabilitation Research Institute of Singapore, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡康复研究中心，南洋理工大学，新加坡） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore（李光前医学院，南洋理工大学，新加坡） ； The Grainger College of Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign, United States（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院，美国） ； Department of Rehabilitation Sciences, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong（香港理工大学康复科学系，香港） ； VinUni-Illinois Smart Health Center, VinUniversity, Vietnam（Vin大学Vin-伊利诺伊智能健康中心，越南） ； Institute of Rehabilitation Excellence, Tan Tock Seng Hospital, NHG Health, Singapore（卓越康复研究所，坦托克桑格医院，NHG健康，新加坡） 纠错

AI总结 提出OGA-AID，一种临床医生在环的多智能体大语言模型系统，通过协调三个专业智能体合成患者运动记录、运动学轨迹和临床资料，生成结构化步态评估报告，在真实患者数据上优于单次多模态基线，并展示了AI辅助分析与人类临床判断的互补关系。

Comments 2026 CV4Clinic CVPR Workshop Proceedings

ActiveGrasp: Information-Guided Active Grasping with Calibrated Energy-based Model

ActiveGrasp: 基于校准能量模型的信息引导主动抓取

Boshu Lei, Wen Jiang, Kostas Daniilidis

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Archimedes, Athena RC（阿基米德、阿提卡RC） 纠错

AI总结 针对密集杂乱环境中的抓取问题，提出一种校准能量模型生成抓取姿态，并基于抓取分布的信息增益主动选择视角，在有限视角下高效抓取目标物体。

Comments CVPR 2026

T2LM: Long-Term 3D Human Motion Generation from Multiple Sentences

T2LM：基于多句子的长期3D人体运动生成

Taeryung Lee, Fabien Baradel, Thomas Lucas, Kyoung Mu Lee, Gregory Rogez

机构 * IPAI & ASRI（IPAI与ASRI） ； Dept. of ECE, Seoul National University（电子工程系，首尔国立大学） ； NAVER LABS Europe（NAVER欧洲实验室） 纠错

AI总结 提出T2LM框架，利用1D卷积VQVAE和Transformer文本编码器，无需顺序数据即可从多句子生成连续长期3D人体运动，优于先前方法且与单动作SOTA竞争。

Comments CVPR 2024 HuMoGen Workshop