图像生成

Oxygen-TryOn: Fashion-Native Foundation Model for Any-item Virtual Try-On

Oxygen-TryOn：用于任意物品虚拟试穿的时尚原生基础模型

Yong Liu, Xiaolong Fu, Zihang Xu, Wen Xue, Xueheng Li, Lin Song, Yuan Zhang, Chuyang Zhao, Haoyang Huang, Nan Duan, Yipeng Sun, Yan Li, Simiu Gu

机构 * Oxygen AIGC Group（氧气AIGC集团） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究提出时尚原生的Oxygen-TryOn基础模型，用于任意物品虚拟试穿。通过专用数据引擎和特定训练构建，重新定义试穿任务，设计三阶段训练方法，在单物品和多物品试穿中取得先进成果，超越多个系统。

From Profiles to Steering Vectors: Global Sparse Priors and Local Semantic Calibration for Personalized Text Generation

从概要到导向向量：用于个性化文本生成的全局稀疏先验和局部语义校准

Liuji Chen, Zeyu Zhang, Xinyuan Zhang, Shuai Nie, Qiang Liu, Shu Wu, Liang Wang

机构 * NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； Xiaomi（小米） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：personalized generation(abstract)

AI总结 研究个性化文本生成问题，提出无训练框架GLASS，通过全局-局部激活导向与稀疏先验实现。利用稀疏自动编码器提取全局先验、构建局部向量，推理时注入模型层。实验证明其性能优于基线，能更好分离风格与语义信息。

Comments Under review

Time-Reversed Imaging: A Multimodal Benchmark and Framework for Reconstructing Past Human-Environment Interactions

时间反转成像：用于重建过去人类与环境交互的多模态基准和框架

Jorge Bacca, Kebin Contreras, Luis Toscano-Palomino, Mauro Dalla Mura

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究提出时间反转成像范式，通过TRACE-HEI数据集及多模态推理方法，从热、紫外和可见光谱中残余物理印记推断过去人类与环境交互，为时间反转成像奠定基础，开辟场景理解新方向。

Industrial Dexterity Benchmark: A Hardware-Software Benchmarking Platform for Industrial Dexterous Manipulation

工业灵巧性基准测试：一个用于工业灵巧操作的硬件-软件基准测试平台

Honglu He, Jacob Laufer, Zhiwu Zheng, David Elkan-gonzalez, Raman Goyal, Xinyi Li, Su Lu, Mishek Musa, Berke Saat, Nicolas Tan, Colm Prendergast

机构 * Analog Devices, Inc.（亚德诺半导体技术有限公司） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对工业灵巧操作瓶颈，提出从经典流程到端到端多模态模仿学习框架的转变，介绍了IDB板、DAG-ROS框架和AG-iDP3策略框架，通过数据中心电缆操作实验表明新策略在多方面优于传统方法，推动向可扩展机器人自动化发展。

Efficient Recommendations via Graph Coarsening and Label Propagation

通过图粗化和标签传播实现高效推荐

Alessandro Sbandi, Federico Siciliano, Fabrizio Silvestri

机构 * Sapienza University of Rome（罗马第一大学） ； TIM S.p.A.（意大利电信股份公司） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究基于图的推荐在大规模下的效率问题，提出结合图粗化与多步标签传播的两阶段扩散框架，在电信数据集实验中，该方法在可扩展性、延迟和推荐质量间实现平衡，不同阶段采用不同模型有不同提升效果。

NanoBTE: Fast Iterative Solution of the Phonon Boltzmann Transport Equation for Nanoscale Heat Transport

NanoBTE：用于纳米尺度热输运的声子玻尔兹曼输运方程的快速迭代解

Hongjiang Chen, Hai-Xuan Lin, Xiaole Tian, Hongyu Chen, Juan Zhang, Shengyao Yan, Hezhu Shao, Yu Wu, Junjie Liu, Hao Zhang

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对纳米尺度热输运中声子输运偏离经典傅里叶描述的问题，提出NanoBTE求解器，采用有限体积法，支持多种条件，有迭代方案及任务分解策略，可加速收敛并实现并行化与GPU加速。

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