OPPO

Text-Vision Co-Instructed Image Editing

文本-视觉协同指导的图像编辑

Chenxi Xie, Yuhui Wu, Qiaosi Yi, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

AI总结 提出TV-Edit框架，联合文本指令的语义表达与稀疏视觉指令的空间引导，实现精确且忠实于意图的图像编辑，显著优于现有方法。

Tool-IQA: Augmenting Image Quality Assessment with Simple Tools

Tool-IQA: 利用简单工具增强图像质量评估

Guanyi Qin, Junjie Zhang, Chunming He, Yibing Fu, Jie Liang, Tianhe Wu, Lei Zhang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） ； Nanyang Technical University（南洋理工大学） ； Duke University（杜克大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 提出Tool-IQA，通过为视觉语言模型配备放大镜和伽马校正器等简单工具，将被动评分转变为工具增强的工作流程，显著提升图像质量评估性能。

Pretraining A Large Language Model using Distributed GPUs: A Memory-Efficient Decentralized Paradigm

使用分布式GPU预训练大型语言模型：一种内存高效的分散式范式

Jinrui Zhang, Chaodong Xiao, Aoqi Wu, Xindong Zhang, Lei Zhang

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

AI总结 提出SPES框架，通过分散式训练MoE LLM的子集专家降低内存需求，结合专家合并预热策略，在16个48GB GPU上训练2B参数模型，性能媲美集中式训练。