多模态大模型

Information-Optimal Formation Geometry Design for Multimodal UAV Cooperative Perception

多模态无人机协同感知的信息最优编队几何设计

Kai Xiong, Xingyu Wu, Anna Duan, Gang Li, Yongjun Huang, Supeng Leng, Jianhua He

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

AI总结 针对多模态无人机协同感知，提出信息最优优化框架，通过最大化Fisher信息矩阵行列式优化分配与控制，引入等效编队转换策略及稳定飞行控制方案，相比传统方法，视场覆盖、通信信号强度和能耗等方面有显著提升，验证了任务驱动几何分配的重要性。

MolFORM: Multi-modal Flow Matching for Structure-Based Drug Design

MolFORM：基于多模态流匹配的结构药物设计

Jie Huang, Daiheng Zhang

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

AI总结 提出MolFORM框架，利用多流匹配联合建模离散原子类型和连续3D坐标，并通过基于直接偏好优化的偏好引导微调提升生成质量，在多个评估指标上取得一致改进。

Comments Accepted to ICML 2025 genbio workshop

Visual-Redundancy-Controlled Parallel Decoding for Diffusion-Based Multimodal Large Language Models

基于扩散的多模态大语言模型的视觉冗余控制并行解码

Yulin Yuan, Hongshuo Zhao, Xiangming Meng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ZJUI-UIUC Institute（ZJUI-UIUC研究院） 纠错

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

AI总结 针对扩散型多模态大语言模型并行解码中视觉冗余问题，提出视觉冗余指数（VRI）和无需训练的视觉冗余控制解码（VRCD）方法，通过令牌到图像的注意力优先选择视觉互补位置，在多个基准上提升准确率。

Comments 18 pages, 5 figures, preprint. Code is available at https://github.com/infiniteYuanyl/VRCD

Evaluation-Verification Reward for Consistent Multi-Reference Image Editing

用于一致多参考图像编辑的评估-验证奖励

Yingmao Miao, Pengfei Zhang, Xiaochen Lv, Meng Yu, Lei Sun, Xiangxiang Chu, Chao Shen, Chenhao Lin

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Amap, Alibaba（高德，阿里巴巴） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对多参考图像编辑的视觉一致性与奖励模型缺失问题，提出多维度评估-验证奖励EVR，实现无需架构改动的现成编辑器RL微调，性能优于Qwen-Image-Edit并达到或超NanoBanana。

SuperVoxelGPT: Adaptive and Ordered 3D Tokenization for Autoregressive Shape Generation

SuperVoxelGPT: 自适应有序3D令牌化用于自回归形状生成

Yuan Li, Congyi Zhang, Xifeng Gao, Xiaohu Guo

机构 * University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Tencent America（腾讯美国） 纠错

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

AI总结 提出SuperVoxelGPT框架，通过自适应且有序的超体素令牌化解决自回归3D生成中序列长度与空间顺序的矛盾，实现高质量、高效率的形状生成。

Dress-ED: Instruction-Guided Editing for Virtual Try-On and Try-Off

Dress-ED：基于指令的虚拟试穿和试脱编辑

Davide Lobba, Fulvio Sanguigni, Bin Ren, Marcella Cornia, Rita Cucchiara, Nicu Sebe

机构 * University of Modena（摩德纳大学） ； University of Trento（特伦托大学） ； University of Pisa（比萨大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Dress-ED数据集，首次统一了虚拟试穿、试脱和文本引导的服装编辑，包含146k个样本，涵盖外观和结构修改，提供统一的多模态扩散框架作为指令驱动的VTON和VTOFF基线。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page at https://aimagelab.github.io/Dress-ED/

Edit-R2: Context-Aware Reinforcement Learning for Multi-Turn Image Editing

Edit-R2：面向多轮图像编辑的上下文感知强化学习

Yuxiao Ye, Haoran He, Fangyuan Kong, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kun Gai, Ling Pan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；image-text(abstract)；multimodal foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Edit-R2框架，通过重构会话意图和联合优化推理与生成的强化学习，解决多轮图像编辑中的长上下文稀释和状态污染问题，并在MICE-Bench基准上取得领先性能。

UniversalRAG: Retrieval-Augmented Generation over Corpora of Diverse Modalities and Granularities

UniversalRAG: 在多样模态和粒度的语料库上实现检索增强生成

Woongyeong Yeo, Kangsan Kim, Soyeong Jeong, Jinheon Baek, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：any-to-any(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出UniversalRAG，一种能够处理多种模态和粒度的检索增强生成框架，通过动态路由机制和多粒度组织，提升跨模态知识检索的有效性，实验表明其在多个模态基准上的优越性。

Comments ACL 2026. Project page : https://universalrag.github.io

Trojan Horse Prompting: Jailbreaking Conversational Multimodal Models by Forging Assistant Message

木马提示：通过伪造助手消息来破解对话式多模态模型

Wei Duan, Li Qian

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

AI总结 研究针对对话式多模态模型的安全漏洞，提出木马提示越狱技术，通过伪造对话历史绕过安全机制，在谷歌Gemini-2.0上实验显示其攻击成功率高于现有方法，揭示对话AI安全缺陷，呼吁转变验证范式。

Comments We stopped working on this idea because we realized that there was a paper submitted before it that took almost identical approach

TF-TI2I: Training-Free Text-and-Image-to-Image Generation via Multi-Modal Implicit-Context Learning in Text-to-Image Models

TF-TI2I：通过文本到图像模型中的多模态隐式上下文学习实现无需训练的文本与图像到图像生成

Teng-Fang Hsiao, Bo-Kai Ruan, Yi-Lun Wu, Tzu-Ling Lin, Hong-Han Shuai

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University 纠错

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

AI总结 提出无需训练的TF-TI2I方法，利用MM-DiT架构中文本标记隐式学习视觉信息，通过参考上下文掩码和胜者全取模块实现选择性信息共享，并引入FG-TI2I基准，在复杂图像生成任务中表现稳健。

Synthetic Homes: A Multimodal Generative AI Pipeline for Residential Building Data Generation under Data Scarcity

合成住宅：数据稀缺下用于住宅建筑数据生成的多模态生成式AI管道

Jackson Eshbaugh, Chetan Tiwari, Jorge Silveyra

机构 * Lafayette University（拉法叶大学） ； Georgia State University（佐治亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出一个多模态生成式AI框架，整合图像、表格和模拟组件，从公开记录和图像生成合成住宅建筑数据集，以解决建筑参数数据稀缺问题。

Comments 33 pages; 2 appendices; 6 figures; 4 tables. Code available at https://github.com/Lafayette-EshbaughSilveyra-Group/synthetic-homes

Journal ref Machine Learning with Applications, 25 (2026), 100959

Lambert W Function Framework for Graphene Nanoribbon Quantum Sensing: Theory, Verification, and Multi-Modal Applications

基于拉姆伯特W函数框架的石墨烯纳米带量子传感：理论、验证与多模应用

F. A. Chishtie, K. Roberts, N. Jisrawi, S. R. Valluri, A. Soni, P. C. Deshmukh

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(title)

AI总结 基于拉姆伯特W函数的石墨烯纳米带量子传感框架，通过理论验证和多模应用，实现了灵敏度增强和性能预测。

Comments 21 pages, 10 figures, published version at Results in Engineering journal

Journal ref Results in Engineering, Volume 32, 2026, 112238

CMADiff: Cross-Modal Aligned Diffusion for Controllable Protein Generation

CMADiff: 用于可控蛋白质生成的跨模态对齐扩散

Changjian Zhou, Yuexi Qiu, Jiafeng Li, Jia Song, Wensheng Xiang

专题命中 多模态生成 ：cross-modal(title)

AI总结 提出CMADiff框架，通过条件变分自编码器整合理化特征，并利用对比学习模块BioAligner对齐文本描述与蛋白质特征，实现基于文本驱动的可控蛋白质序列生成。

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。

Linguistically-Aligned and Visually-Grounded Preference Optimization for Clinically-Augmented Medical Report Generation

面向临床增强型医疗报告生成的语言对齐与视觉 grounded 的偏好优化

Qiang Hu, Yuxuan Luo, Yingjie Guo, Hao Wang, Qimei Wang, Qiang Li, Zhiwei Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 针对现有医疗报告生成方法的临床事实错误与视觉-语言对齐不足问题，提出DPO-Clin框架，通过ECD模块、M²DPO及反事实偏好数据构建提升模型可靠性，在多医学数据集上取得优异性能。

Comments Accepted by ECCV 2026

ExpertVerse: A General-Purpose Benchmark for Expert-Level Reasoning in Knowledge-Intensive Visual Synthesis

ExpertVerse：知识密集型视觉合成中专家级推理的通用基准

Yuan Wang, Yongchao Du, Mengting Chen, Jinsong Lan, Jiaxuan Luo, Xuetao Feng, Xiaoyong Zhu

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

AI总结 研究针对多模态生成模型在知识密集型生成的不足，开发ExpertVerse基准，涵盖多种认知能力和专家学科，生成相关数据集，训练KnowThinker并提出BPPO优化方法，揭示模型推理缺陷，强调知识密集型基准对下一代视觉生成的重要性。

Comments 14 pages, 6 figures

LEGO-Puzzles: How Good Are MLLMs at Multi-Step Spatial Reasoning?

LEGO-Puzzles：多模态大语言模型（MLLMs）在多步骤空间推理上的表现如何？

Kexian Tang, Junyao Gao, Yanhong Zeng, Haodong Duan, Yanan Sun, Zhening Xing, Wenran Liu, Kai Chen, Kaifeng Lyu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tongji University（同济大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 该研究推出多步骤空间推理基准LEGO-Puzzles，评估29个顶尖MLLMs，发现其在基础空间推理、多步骤规划任务上远逊于人类，凸显其空间推理能力存在关键局限。

Talker-T2AV: Joint Talking Audio-Video Generation with Autoregressive Diffusion Modeling

Talker-T2AV：基于自回归扩散模型的联合说话音频视频生成

Zhen Ye, Xu Tan, Aoxiong Yin, Hongzhan Lin, Guangyan Zhang, Peiwen Sun, Yiming Li, Chi-Min Chan, Wei Ye, Shikun Zhang, Wei Xue

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出Talker-T2AV，通过共享骨干和模态特定解码器实现音频视频联合生成，提升跨模态一致性与生成效率。

From Uncertainty to Determinism: Coarse-to-Fine Visual Floorplan Localization without Ray Matching

从不确定性到确定性：无射线匹配的由粗到细视觉楼层平面图定位

Shiyong Meng, Bolei Chen, Ping Zhong, Yang Wan, Rongzhi Wang, Jiazhi Xia, Jianxin Wang

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

AI总结 该研究针对视觉楼层平面图定位的多模态姿态分布问题，提出无射线匹配的由粗到细框架，通过图像条件姿态扩散模型与局部细化器实现定位，在S3D和ZInD基准上达到最优精度与鲁棒性。

MMPhysVideo: Physically Plausible Video Generation Through Joint RGB-Perception Modeling

MMPhysVideo: 通过联合多模态建模提升视频生成的物理合理性

Shubo Lin, Xuanyang Zhang, Wei Cheng, Weiming Hu, Gang Yu, Jin Gao

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； StepFun（阶跃星辰） ； Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information（多模态信息超级智能安全北京市重点实验室） ； School of Information Science and Technology, Shanghai Tech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 MMPhysVideo通过联合多模态建模提升视频生成的物理合理性，将感知线索统一为伪RGB格式，提出双向控制教师架构以减少跨模态干扰，并通过MMPhysPipe构建物理丰富的多模态数据集，提升物理合理性和视觉质量。

Comments Project Page: https://shubolin028.github.io/MMPhysVideo-Page

Deepfake Media Generation and Detection in the Generative AI Era: A Survey and Outlook

生成式AI时代的深度伪造媒体生成与检测：综述与展望

Florinel-Alin Croitoru, Andrei-Iulian Hiji, Vlad Hondru, Nicolae Catalin Ristea, Paul Irofti, Marius Popescu, Cristian Rusu, Radu Tudor Ionescu, Fahad Shahbaz Khan, Mubarak Shah

机构 * Department of Computer Science, University of Bucharest（布加勒斯特大学计算机科学系） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Department of Computer Science, University of Central Florida（中佛罗里达大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 综述了深度伪造生成与检测技术，涵盖图像、视频、音频和多模态内容，构建了分类体系，并提出了新的多模态基准测试，发现现有检测器对未见生成器的深度伪造泛化能力不足。

Comments Accepted in ACM Computing Surveys

OmniX: From Unified Panoramic Generation and Perception to Graphics-Ready 3D Scenes

OmniX：从统一全景生成与感知到适用于图形的3D场景

Yukun Huang, Jiwen Yu, Yanning Zhou, Jianan Wang, Xintao Wang, Pengfei Wan, Xihui Liu

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 研究基于全景的2D提升技术，提出OmniX框架，利用跨模态适配器结构和循环空间算子，将预训练2D流匹配先验用于多模态联合建模，构建数据集，实现适用于图形的3D场景生成，为虚拟世界创建开辟新可能。

Comments ECCV 2026; Project page: https://yukun-huang.github.io/OmniX/

Sat2RealCity: Geometry-Aware and Appearance-Controllable 3D Urban Generation from Satellite Imagery

Sat2RealCity：基于卫星图像的几何感知与外观可控的3D城市生成

Xinliang Wang, Yijie Kang, Zhenyu Wu, Yifeng Shi

机构 * KE Holdings Inc.（KE控股公司） ； Beijing, China（中国北京） 纠错

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

AI总结 针对卫星图像3D城市生成问题，Sat2RealCity框架利用对象级3D生成先验，通过分解城市为地理定位建筑实体，结合构建的数据集，引入空间定位策略、设计外观引导机制及构建语义管道，实现良好的地理对齐、风格一致和资产合成。

Comments The first two authors contributed equally. The fourth author is the corresponding author

Render-in-the-Loop: Vector Graphics Generation via Visual Self-Feedback

循环渲染：通过视觉自反馈生成矢量图形

Guotao Liang, Zhangcheng Wang, Juncheng Hu, Haitao Zhou, Ziteng Xue, Jing Zhang, Dong Xu, Qian Yu

机构 * School of Software, Beihang University（北航软件学院） ； Department of Computer Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机科学系） ； Paradigm（4Paradigm） 纠错

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

AI总结 本文提出Render-in-the-Loop方法，通过视觉上下文引导矢量图形生成，提升模型对视觉信息的利用效率，实现更高效的SVG生成。

UniVideo: Unified Understanding, Generation, and Editing for Videos

UniVideo：视频的统一理解、生成与编辑

Cong Wei, Quande Liu, Zixuan Ye, Qiulin Wang, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kun Gai, Wenhu Chen

机构 * University of Waterloo（多伦多大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手技术团队） 纠错

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

AI总结 提出UniVideo框架，采用双流设计，结合多模态大语言模型与多模态DiT进行视频生成等任务。统一多种视频任务于单范式，实验表明其性能出色，还支持任务组合与能力迁移，且发布了模型和代码。

Comments Project Website https://congwei1230.github.io/UniVideo/

EM3M: An Electron Micrograph Dataset for Microstructural Segmentation and Generation

EM3M：用于微观结构分割与生成的电子显微镜图像数据集

Nan Wang, Zhiyi Xia, Yiming Li, Siyuan Zhang, Shi Tang, Zuxin Fan, Xi Fang, Haoyi Tao, Guolin Ke, Yanhui Hong

机构 * DP Technology（DP技术） 纠错

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

AI总结 针对深度学习分析电子显微镜图像缺乏大规模专家标注数据集的问题，引入EM3M数据集，介绍构建过程，提供文本到图像扩散模型，评估分割方法并给出优化基线，推动自动化材料分析研究。

Comments 31 pages, 13 figures, Accepted by ECCV2026

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。

Improving Factuality of 3D Brain MRI Report Generation with Paired Image-domain Retrieval and Text-domain Augmentation

通过配对图像域检索和文本域增强提高3D脑MRI报告生成的事实准确性

Junhyeok Lee, Yujin Oh, Dahyoun Lee, Hyon Keun Joh, Minchul Kim, Chul-Ho Sohn, Sung Hyun Baik, Cheol Kyu Jung, Jung Hyun Park, Kyu Sung Choi, Byung-Hoon Kim, Jong Chul Ye

机构 * Cancer Biology, Seoul National University College of Medicine, Korea（首尔国立大学医学院癌症生物学系，韩国） ； Radiology, Massachusetts General Hospital（麻省总医院放射科） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Biomedical Systems Informatics, Yonsei University College of Medicine, Korea（延世大学医学院生物医学系统信息学系，韩国） ； Graduate School, Yonsei University, Korea（延世大学研究生院，韩国） ； Radiology, Seoul National University College of Medicine, Korea（首尔国立大学医学院放射科，韩国） ； Radiology, Seoul National University Hospital, Korea（首尔国立大学医院放射科，韩国） ； Radiology, Seoul National University Bundang Hospital, Korea（首尔国立大学 Bundang 医院放射科，韩国） ； Radiology, SMG-SNU Boramae Medical Center, Korea（SMG-SNU Boramae 医疗中心放射科，韩国） ； Psychiatry, Yonsei University College of Medicine, Korea（延世大学医学院精神病学系，韩国） ； Behavioral Sciences in Medicine, Yonsei University College of Medicine, Korea（延世大学医学院医学行为科学系，韩国） ； Yonsei Institute for Digital Health, Korea（延世大学数字健康研究院，韩国） ； Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST, Korea（金 Jaechul人工智能研究生院，韩国） 纠错

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

AI总结 提出PIRTA框架，通过检索相似3D DWI/ADC图像并利用其配对报告指导LLM生成，避免显式跨模态对齐，显著提高缺血区域准确性。

Comments MICCAI 2026

IGenBench: Benchmarking the Reliability of Text-to-Infographic Generation

IGenBench：文本到信息图生成可靠性基准测试

Yinghao Tang, Xueding Liu, Boyuan Zhang, Tingfeng Lan, Yupeng Xie, Jiale Lao, Yiyao Wang, Haoxuan Li, Tingting Gao, Bo Pan, Luoxuan Weng, Xiuqi Huang, Minfeng Zhu, Yingchaojie Feng, Yuyu Luo, Wei Chen

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； UESTC ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出IGENBENCH基准，包含30种信息图类型和600个测试用例，通过多模态大语言模型分解为10类原子问题评估10种T2I模型，发现数据完整性等维度是普遍瓶颈。

Faithful, Enriched, and Precise: Benchmarking Natural-Science Illustration Generation by T2I models

忠实、丰富且精确：T2I模型在自然科学插图生成中的基准测试

Yifan Chang, Jiaxin Ai, Jianwen Sun, Yuandong Pu, Siqi Luo, Liangliang Zhao, Yuchen Ren, Minghao Liu, Yunfei Yu, Yu Qiao, Kaipeng Zhang, Yihao Liu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Nankai University（南开大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； ZODA ； Alaya Studio（Alaya工作室） 纠错

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

AI总结 提出FEPBench基准，通过细粒度原子集标注和三维评估（指令忠实性、推理丰富性、语义精确性）系统评估T2I模型在自然科学插图生成中的表现，发现即使最先进的闭源模型仍存在文本渲染瓶颈、推理丰富性有限以及生成丰富性与精确性难以平衡的问题。