多模态大模型

Multimodal Knowledge Edit-Scoped Generalization for Online Recursive MLLM Editing

多模态知识编辑范围泛化用于在线递归MLLM编辑

Siyuan Li, Youyuan Zhang, Ruitong Liu, Junxi Wang, Jing Li

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：MLLM(title,title_cn)；multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 针对在线多模态知识编辑中编辑范围难以控制的问题，提出ScopeEdit方法，通过模态局部吸收分支和证据门控共享泛化分支实现范围分离的在线编辑，在保持可靠性的同时提升跨模态泛化与无关输入隔离。

DetailAnywhere: Fashion Detail Generation via Cross-Modal Feature Alignment Distillation

DetailAnywhere: 通过跨模态特征对齐蒸馏实现时尚细节生成

Zijun Li, Yimin Zhou, Jia Sun, Honglie Wang, Pengcheng Wei, Junlong Wu, Yongrui Heng, Jiyuan Wang, Huan Ouyang, Boheng Zhang, Huaiqing Wang, Dewen Fan, Qianqian Gan, Fan Yang, Tingting Gao

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； AIM for Health Lab, Monash University（Monash大学AIM健康实验室） 纠错

专题命中 多模态生成 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对在线购物中用户关注服装细节（如领口、袖口、面料纹理）的需求，提出新任务“时尚细节生成”及基准FDBench，并设计跨模态特征对齐蒸馏（CFAD）方法，结合多模态扩散Transformer和一致性奖励模型，显著优于现有方法。

A 65 nm Multi-Modal Bayesian Inference Engine with 16.3 fJ/Sample Calibration-Free GRNG for Risk-Aware At-Home Skin Lesion Screening

65 nm 多模态贝叶斯推理引擎，具有 16.3 fJ/样本免校准 GRNG，用于风险感知的家庭皮肤病变筛查

Steven Davis, Likai Pei, Jianbo Liu, Zephan M. Enciso, Boyang Cheng, Xueji Zhao, Danny Z. Chen, Ningyuan Cao

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(title)；multimodal(abstract)

AI总结 提出一种65 nm风险感知多模态贝叶斯推理引擎，通过存内计算架构实现词内混合高斯采样，提升不确定性建模能力，在鲁棒性和精度上超越现有单模态贝叶斯神经网络。

Comments This paper is accepted by IEEE Transactions on Circuits and Systems - Regular Paper

PairCoder++: Pair Programming as a Universal Paradigm for Verified Code-Driven Multimodal and Structured-Artifact Generation

PairCoder++：结对编程作为验证代码驱动的多模态与结构化工件生成的通用范式

Junhao Chen, Xiang Li, Mingjin Chen, Boran Zhang, Henghaofan Zhang, Yibin Xu, Yuehan Cui, Fangsheng Weng, Fei Ma, Qi Tian, Ruqi Huang, Hao Zhao

机构 * THU（清华大学） ； PKU（北京大学） ； PolyU, Hong Kong（香港理工大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； UESTC（电子科技大学） ； Tongji University（同济大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Guangming Lab（光明实验室） ； BAAI（北京智源人工智能研究院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title)；分类 cs.CL

AI总结 提出PairCoder框架，通过驱动者和导航者两个智能体结对编程，利用工具链反馈验证代码生成，在17个基准测试中显著提升可验证工件的生成质量。

Comments Accepted by ACL 2026. Project Page: https://yisuanwang.github.io/PairCoder/

ADMC: Attention-based Diffusion Model for Missing Modalities Feature Completion

ADMC: 基于注意力扩散模型的缺失模态特征补全

Yuhan Li, Wei Zhang, Juan Chen, Jiangjia Yan, Peng Xiangli, Liangze Yin

机构 * National University of Defense Technology（国防科学技术大学） ； The Fifth Electronic Research Institute of MIIT（信息产业部第五电子研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Hunan University（湖南大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出基于注意力扩散的缺失模态特征补全方法，通过独立训练各模态特征网络避免过耦合，利用注意力扩散网络生成与真实分布一致的缺失模态特征，在IEMOCAP和MIntRec基准上取得最优结果。

Alignment Is All You Need For X-to-4D Generation

对齐即一切：X到4D生成

Qiaowei Miao, Kehan Li, Yawei Luo, Yi Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Align4D框架，通过物体距离对齐、运动-几何联合对齐和异步优化，实现任意模态输入到4D视频-3D对的生成，在X4D和Consistent4D数据集上达到最先进水平。

TabletopGen: Tabletop Scene Generation and Interactive Simulation for Robotic Manipulation

TabletopGen: 桌面场景生成与机器人操作的交互式仿真

Ziqian Wang, Yonghao He, Licheng Yang, Wei Zou, Hongxuan Ma, Liu Liu, Wei Sui, Yuxin Guo, Hu Su

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院多模态人工智能系统国家重点实验室） ； D-Robotics ； Horizon Robotics 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出TabletopGen，一种无需训练的全自动桌面场景生成与交互仿真引擎，通过实例提取、位姿对齐和物理仿真生成可交互场景，用于机器人操作数据合成。

Comments Project page: https://d-robotics-ai-lab.github.io/TabletopGen.project/