多模态大模型

Visual-to-Haptic Augmentation in XR: A Wearable Glove for Perceptual Grounding in Multimodal Interaction

XR中的视觉到触觉增强：一种用于多模态交互感知接地的可穿戴手套

Faisal Mohd, Hamdi Elsaddik, Erhan Baturay Onural, Jihong Zhang, Fedwa Laamarti, Abdulmotaleb El Saddik

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.MM

AI总结 该研究针对XR系统触觉感知利用不足的问题，提出一款可穿戴手套及视觉到触觉映射算法，经20人实验验证，其触觉增强可提升XR交互的真实感与沉浸感，为多模态XR系统提供感知增强层。

Comments 11 pages, 4 figures. Published in the Proceedings of the 1st Workshop on Shaping Future Human Connection: Social Augmentation through XR Technologies (SAXR 2026), April 13, 2026, Barcelona, Spain

Journal ref Proceedings of the 1st Workshop on Shaping Future Human Connection: Social Augmentation through XR Technologies (SAXR 2026), CEUR Workshop Proceedings, Vol. 4226, pp. 252-262, 2026

EsaacSim: A Multimodal Event Camera Add-on for NVIDIA Isaac Sim

EsaacSim：适用于NVIDIA Isaac Sim的多模态事件相机附加组件

Ignacio Bugueno-Cordova, Malte Kuhlmann, Nicolás Navarro-Guerrero, Miguel Campusano, Rodrigo Verschae

机构 * Leibniz Universität Hannover（莱布尼茨汉诺威大学） ； L3S Research Center（L3S研究中心） ； University of Southern Denmark（南丹麦大学） ； University of Chile（智利大学） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 本文提出适用于NVIDIA Isaac Sim的多模态事件相机附加组件EsaacSim，可实现多模态事件相机在线仿真，在多种分辨率下具备高效性能，支持机器人研究的多模态仿真与合成数据生成。

Journal ref The 19th European Conference on Computer Vision Workshops (ECCVW 2026); Workshop on Neuromorphic Vision (NeVi)

DIMOS: Disentangling Instance-level Moving Object Segmentation

DIMOS: 解耦实例级运动目标分割

Hongxiang Huang, Hongwei Ren, Xiaopeng Lin, Yulong Huang, Zeke Xie, Bojun Cheng

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出双解耦特征提取框架分离图像与事件模态的外观和运动信息，并通过多粒度跨模态对齐实现有效融合，在运动实例分割任务中尤其对快速运动和低光下的小目标取得最优性能。

Mapping Multimodal Pilot Stress and Fatigue During Flight Sessions

飞行训练期间多模态飞行员压力与疲劳的映射

Atandrila Chowdhury, Sudip Vhaduri, Julius Keller, Debra Henneberry, Mark Wilson

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title)

AI总结 本研究结合生理信号与主观报告，分析学员飞行员飞行训练中的压力与疲劳模式，证实数据驱动方法可用于监测飞行员健康状态。

Comments Under Review

VidForensics-M1: Meta-Detection Reinforcement Learning with Verifiable Temporal Grounding for AI-Generated Video Forensics

VidForensics-M1：用于AI生成视频取证的、具备可验证时间定位的元检测强化学习

Bowei Liu, Zheng Lu, Yuhan Bian, Xinchen Zhang, Xingming Shui, Yuesheng Huang, Xuhuan Li, Zihao Liu, Yifan Yang, Jun Zhou, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 视频多模态 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对AI生成视频检测泛化性不足的问题，首次将元检测引入该领域，提出结合可验证时间证据的VidForensics-M1模型及相关机制，实现了鲁棒可泛化的检测。

Comments 27 pages, 15 figures

StreamFlow: Dynamic Memory Flows for Streaming Video Understanding

StreamFlow：用于流视频理解的动态内存流

Muxin Fu, Yifan Zhang, Wentao Zhang, Fangming Guo, Qian Chen, Guibin Zhang, Shuicheng Yan, Bo An

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 StreamFlow是一种动态视觉内存框架，通过中期内存过滤冗余、长期内存整合潜变量及注意力检索，在流视频理解任务中实现最优性能，同时提升视觉依据性并降低延迟与内存。

Temporally Grounded Compositional Camera Motion Understanding via Geometric Knowledge Distillation

基于几何知识蒸馏的时序锚定组合式相机运动理解

Dazhao Du, Shiyan Du, Jian Liu, Yongjian Yu, Bohai Gu, Tao Han, Hualuo Liu, Eric Liu, Yujia Zhang, Xi Chen, Song Guo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究提出CamDistill方法，通过几何知识蒸馏实现时序锚定的组合式相机运动理解，推出含4229个片段的CamChoreo基准，提升了相机运动识别的细粒度与效率。

Order Matters: LVLMs as Judges for Temporal Reasoning in Image Sequences

顺序很重要：LVLMs作为图像序列时间推理的评判者

Martina Ianaro, Guilherme Fernandes, Maurizio Gabbrielli, Joao Magalhaes

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； NOVA School of Science and Technology（NOVA科技学院） ； NOVA Laboratory for Computer Science and Informatics（NOVA计算机科学与信息实验室） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本研究发现大视觉语言模型（LVLMs）作为多模态评判者存在时间顺序判别缺陷，受首因、近因等结构性偏差影响，呼吁构建时间感知的视觉序列评估范式。

Comments 34 pages, camera-ready

SAR2Agri: Learning SAR Intensity Representations for Agricultural Monitoring

SAR2Agri：学习SAR强度表征用于农业监测

Moti Rattan Gupta, Anupam Sobti

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出首个仅用SAR强度影像的自监督学习流水线，通过改进时间预文本任务提升物候特征捕捉能力，在SICKLE基准上的作物类型制图任务中，其IoU较光学基线和现有SAR基线均有显著提升，验证了SAR强度编码器预训练的有效性。

SapiensID 2.0: Aligning Human Recognition Foundation Models with Human Perception

SapiensID 2.0：将人类识别基础模型与人类感知对齐

Yiyang Su, Jie Zhu, Feng Liu, Anil K. Jain, Xiaoming Liu

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对现有人类识别模型与人类感知脱节的问题，提出兼具语义与时间感知的SapiensID 2.0框架，通过多项技术实现最优识别性能。

R4DSG: Relative 4D Scene Graph Memory for Object-Centric Question Answering in Long Egocentric Video

R4DSG：面向长时序自我中心视频中以对象为中心的问答的相对4D场景图记忆

Ke Ma, Yamin Mao, Weiming Li, Shuai Tan, Yijie Zhong, Hao Chen, Haofen Wang, Meng Wang

机构 * Samsung R&D Institute China - Beijing（三星中国研发研究院（北京）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 视频多模态 ：分类 cs.CV、cs.AI、cs.MM；multimodal(comments)

AI总结 该研究提出R4DSG，一种面向长时序自我中心视频的相对4D场景图记忆，在EgoLifeQA数据集的对象相关问答任务中，较EgoRAG-Text取得显著性能提升，可作为可穿戴助手等的实用记忆载体。

Comments 10 pages, 3 figures, ACM Multimedia 2026, egocentric video; 3D scene graph; temporal memory; graph retrieval; object-state reasoning; multimodal question answering