多模态大模型

SPARED: Reasoning-Based AI-Generated Image Detection via Adversarially Edited Data

SPARED：基于推理的AI生成图像检测方法，采用对抗编辑数据

Yicheng Bao, Xiahui Guo, Xuhong Wang, Xin Tan

专题命中 多模态生成 ：MLLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究提出对抗强化学习框架SPARED，通过扩散图像编辑器与推理型MLLM的交替博弈，训练出能抗捷径、泛化能力强的AI生成图像检测器，在三个外部基准上性能单调提升。

HounsWorld: A Multimodal World Model for Hidden Patient-State Readout, Reconstruction, and Simulation

HounsWorld：用于隐藏患者状态读取、重建与模拟的多模态世界模型

Yunhao Bai, Zhongwei Qiu, Guangyu Guo, Yiming Huang, Tony C. W. Mok, Qinji Yu, Ling Zhang, Yan Wang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） ； Hupan Laboratory（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出3B参数多模态世界模型HounsWorld，结合CT扫描与临床语言，通过共享潜在患者状态实现读取、重建、模拟三类任务，在HounsBench基准上表现优异，提升了CT理解能力。

Semantic Steering for Controllable Generation: Tuning-Free Concept Erasure in Multimodal Diffusion Transformers

语义引导用于可控生成：多模态扩散Transformer中的无调优概念擦除

Qiao Li, Xiaomeng Fu, Yuanshu Zhao, Qipeng Wang, Jiao Dai, Jizhong Han

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对MM-DiTs的安全风险，提出一种无调优的概念擦除方法，通过在MM-DiT中间模块构建引导向量注入模型，实现高效鲁棒的概念擦除，性能优于现有方法。

Comments Accepted to ACM MM 2026

Hunyuan3D-Buffalo 1.0: A Unified Multimodal Model for Scalable 3D Generation, Understanding, and Editing

Hunyuan3D-Buffalo 1.0：用于可扩展3D生成、理解与编辑的统一多模态模型

Junliang Ye, Kenkun Liu, Guocun Wang, Yang Li, Yansong Qu, Chunshi Wang, Jingwei Xu, Yunhan Yang, Zibo Zhao, Jiachen Xu, Jiaao Yu, Lifu Wang, Zhihao Liang, Xin Huang, Zhuo Chen, Chunchao Guo

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

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

AI总结 Hunyuan3D-Buffalo 1.0是支持3D理解、文本到3D生成等功能的统一多模态模型，构建87M规模语料库训练，在相关基准上达SOTA或领先性能，验证了统一训练的有效性。

Comments Project Page: https://tencent-hunyuan.github.io/Hunyuan3D-Buffalo1.0

Represent, Then Generate: Multimodal-Conditioned Time-Series Generation under Irregular Missingness

先表征，再生成：不规则缺失下的多模态条件时间序列生成

Haochen Zhang, Jiaheng Guo, Yu-Chao Huang, Nicholas Knoz, Tianlong Chen

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 提出ReCoGen两阶段框架，将多模态条件表征与生成分离，在三个生理基准的16项任务中超越6种生成器，可合成缺失生理信号以实现低侵入性临床监测。

Comments 17 pages, 5 figures

EvoTale: Continual Character Customization for Expanding Story Worlds

持久故事世界模拟与连续角色定制

Jinlu Zhang, Qiyun Wang, Baoxiang Du, Jiayi Ji, Jing He, Rongsheng Zhang, Tangjie Lv, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Fuxi AI Lab, Netease Inc.（福克斯AI实验室，网易公司） 纠错

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

AI总结 本文提出EverTale，通过统一LoRA模块实现连续角色自定义，引入质量门和区域聚焦采样策略，提升多角色视觉叙事的准确性和一致性。

AutoDesign: Meta-Harness Optimization for Long-Horizon Agentic Design

AutoDesign：面向长视距智能体设计的元工具优化

Yaxin Luo, Haobin Jiang, Jialv Zou, Xu Huang, Wenhao Yan, Haodong Li, Zhengrong Yue, Jing Li, Xiaofu Chen, Xiaohan Zhao, Jiacheng Liu, Jiacheng Cui, Zhiqiang Shen, Xiaotong Li

机构 * Meituan（美团） ； MBZUAI（Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 AutoDesign是符合人类设计先验的元工具优化框架，以论文转海报生成任务为实例，在PosterBench上性能优于Claude Design，集成其学习的DesignHarness可提升代码智能体性能，且获人类最高偏好。

Comments Tech Report. Code at: https://github.com/Yaxin9Luo/AutoDesign

RadarGen: Automotive Radar Point Cloud Generation from Cameras

RadarGen：从摄像头生成汽车雷达点云

Tomer Borreda, Fangqiang Ding, Sanja Fidler, Shengyu Huang, Or Litany

机构 * Technion（技术学院） ； MIT（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 RadarGen通过扩散模型从摄像头图像生成逼真的雷达点云，结合BEV对齐的深度、语义和运动线索，提升雷达生成的物理合理性与多模态模拟能力。

Comments ECCV 2026. Project page: https://radargen.github.io/

Edit2TikZ: A Comprehensive and Challenging Benchmark for Scientific Figure Editing with TikZ

Edit2TikZ：面向基于TikZ的科学图像编辑的全面且具有挑战性的基准

Zongyun Zhang, Jiacheng Ruan, Xian Gao, Ruizhu Zhou, Lingcheng Meng, Lining Hu, Ting Liu, Yuzhuo Fu

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

AI总结 本文推出科学图像编辑基准Edit2TikZ，评估主流多模态大语言模型发现其性能不足，通过构建混合训练集并采用课程学习，可显著提升紧凑模型的编译成功率。

Comments 9 pages, 6 figures, work in progress

Towards Physics-Faithful Generation of Scientific Diagrams

面向物理保真的科学图表生成

Minghui Zhang, Jinxin Shi, Yifan Chang, Liangliang Zhao, Yuandong Pu, Qian Yu, Ming Hu, Hanxiao Zhang, Yun Gu, Yirong Chen, Yu Qiao, Bo Zhang, Xiangchao Yan, Bin Fu, Yihao Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对现有文本到图像生成模型生成的科学图表存在物理错误的问题，提出Princigram生成器，通过结构化物理思维链实现物理保真的科学图表生成，在相关基准上验证了其有效性。

From Visual Widgets to UI Code: Efficient Tool-Grounded Generation

从视觉控件到UI代码：高效的基于工具的生成

Houston H. Zhang, Tao Zhang, Li Gu, Linfeng Ye, Yuanhao Yu, Xinxin Zuo, Yang Wang, Zhixiang Chi

机构 * McMaster University（麦克马斯特大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Concordia University（康考迪亚大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出轻量级工具框架WidgetGen，在6个多模态模型和1000个控件上，其视觉重建指标优于直接提示和Widget2Code，且重建的图像-代码对可提升Qwen系列模型性能

Comments ECCV2026 (MUCG Workshop)

DiffImaginE: Imagine to Verify Entity Types with Diffusion

DiffImaginE：通过想象验证实体类型

Feng Zhang, Feiyu Han, Rongxin Yang, Yang Liu, Yancheng Chen, Rui Wang, Yingguang Yang, Tian Xueyun, Chongyang Zhang, Hao Zheng, Xu Kefu, Congjing Ran, Fuhai Chen, Bin Chong

机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fullive Innovation (Beijing) AI Technology Co., Ltd.（福莱创新（北京）人工智能科技有限公司） ； Baidu（百度） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 DiffImaginE将多模态命名实体识别的类型验证建模为条件潜在扩散推理，在Twitter-2015和Twitter-2017数据集上，相比确定性对照模型取得了一致的性能提升。

A Data Efficiency Study of Synthetic Fog for Object Detection Using the Clear2Fog Pipeline

使用Clear2Fog管道研究合成雾的数据效率

Mohamed Ahmed Mohamed, Xiaowei Huang

机构 * Waymo Open Dataset（Waymo开放数据集） 纠错

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

AI总结 本文提出Clear2Fog管道，通过物理模拟生成雾数据，研究环境多样性对模型鲁棒性的影响，发现混合密度数据训练模型优于固定密度数据，且通过调整学习率可克服合成偏见。

Comments Accepted to Neurocomputing. Project code and experimental configs available at https://github.com/mmohamed28/Clear2Fog

Journal ref Neurocomputing, Vol. 703, 134798, 2026

Real-World Cooperative Bimanual Dexterous Grasp of Large Objects from Single-View Observations

基于单视图观测的真实场景中大型物体的双臂协同灵巧抓取

Ziming Li, Mingxuan Wu, Jiaqi Zhang, Hongfei Li, Yan Gan, Deqiang Ouyang, Ning Wang

机构 * The University of Auckland（奥克兰大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Southwest University（西南大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文针对机器人双臂抓取大型物体的挑战，提出含多模态数据集、DDPM模块及执行策略的真实场景双臂抓取框架，实验表明其对未见物体抓取成功率高。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)