多模态大模型

Stable Attention Response for Reliable Precipitation Nowcasting

稳定注意力响应以实现可靠的降水现在预测

Penghui Wen, Zexin Hu, Sen Zhang, Patrick Filippi, Xiaogang Zhu, Allen Benter, Thomas Bishop, Zhiyong Wang, Kun Hu

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； School of Life and Environmental Science, The University of Sydney（悉尼大学生命与环境科学学院） ； School of Computer Science and Information Technology, The University of Adelaide（阿德莱德大学计算机科学与信息技术学院） ； Digital Agriculture, Orange Agricultural Institute（数字农业，橙色农业研究所） ； School of Science, Edith Cowan University（埃迪斯科文大学科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出HARECast框架，通过头部注意力响应能量调节提升降水现在预测的稳定性，实验证明其在SEVIR和MeteoNet基准上表现优异。

HERO: Hierarchical Evidential Reasoning Optimization for Radiology Report Generation via Reason-then-Summarize

对齐发现与诊断：一种自洽的强化学习框架用于可信的放射学报告

Kun Zhao, Guodong Liu, Hui Ji, Siyuan Dai, Pan Wang, Jifeng Song, Chenghua Lin, Liang Zhan, Haoteng Tang

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of Texas Rio Grande Valley（德克萨斯大学里奥格兰德谷分校） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种自洽的强化学习框架，用于生成可信的放射学报告，通过优化生成过程和减少幻觉，提升了临床效果。

SymphonyGen: 3D Hierarchical Orchestral Generation with Controllable Harmony Skeleton

SymphonyGen：具有可控和声骨架的3D分层交响乐生成

Xuzheng He, Nan Nan, Zhilin Wang, Ziyue Kang, Zhuoru Mo, Ao Li, Yu Pan, Xiaobing Li, Feng Yu, Xiaohong Guan

机构 * Department of AI Music and Music Information Technology, Central Conservatory of Music（中央音乐学院人工智能音乐与音乐信息科技系） ； Frontier Institute of Science and Technology, and Interdisciplinary Research Center of Frontier Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学前沿科学与技术研究院及交叉科学与技术 interdisciplinary research center） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

AI总结 SymphonyGen通过3D分层框架实现当代电影交响乐生成，采用分层解码器架构提升效率，引入短谱条件和GRPO优化，增强和声纯净度与音乐表现力。

Comments Accepted at ISMIR 2026

DriveCode: Domain Specific Numerical Encoding for LLM-Based Autonomous Driving

DriveCode: 针对基于LLM的自动驾驶的领域特定数值编码

Zhiye Wang, Yanbo Jiang, Rui Zhou, Bo Zhang, Fang Zhang, Zhenhua Xu, Yaqin Zhang, Jianqiang Wang

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； The School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动性学院） ； The Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； DiDi, Beijing, China（滴滴出行） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与移动性国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出DriveCode，一种将数字表示为专用嵌入而非离散文本标记的新型数值编码方法，提升LLM在自动驾驶中的数值推理与解码效率。

Comments The project page is available at https://shiftwilliam.github.io/DriveCode

On the Wings of Imagination: Conflicting Script-based Multi-role Framework for Humor Caption Generation

在想象之翼上：用于幽默标题生成的冲突脚本多角色框架

Wenbo Shang, Yuxi Sun, Jing Ma, Xin Huang

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于幽默理论GTVH的HOMER框架，通过多角色LLM协作生成幽默标题，实验表明其在多模态幽默标题生成中优于现有方法。

Comments Paper published as a conference paper at ICLR 2026

DuetHOI: Language-Guided Bimanual Hand--Object Motion Generation with Articulation Planning and Contact Refinement

StructBiHOI: 结构化关节建模用于长时程双臂手-物体交互生成

Zhi Wang, Yuyan Liu, Liu liu, Ruonan Liu, Ruixuan Liu

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； 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

AI总结 StructBiHOI通过结构化关节建模框架实现长时程双臂手-物体交互生成，提升稳定性和效率。

RAPiD: Reward-Guided Consistency Distillation of Diffusion Planners for Real-Time Autonomous Driving

RAPiD: 通过扩散行为先验实现安全高效的实时确定性轨迹规划

Ruturaj Reddy, Hrishav Bakul Barua, Junn Yong Loo, Thanh Thi Nguyen, Ganesh Krishnasamy

机构 * School of Information Technology, Monash University, Malaysia（墨尔本大学信息科技学院） ； Faculty of Information Technology, Monash University, Australia（墨尔本大学信息技术学院） ； TCS Research, India（印度TCS研究） 纠错

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

AI总结 RAPiD通过扩散行为先验实现高效安全的实时轨迹规划，优于现有方法。

Distill, Diffuse, Segment: Unsupervised 3D Semantic Segmentation for Autonomous Driving Based on Multi-Level Distillation and Graph Diffusion

Distill, Diffuse, and Semanticize (DDS): 基于多粒度蒸馏和图扩散的无标注3D场景理解

Yijing Wang, Ruonan Li, Qilin Wang, Rongqiang Zhao, Jie Liu

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 DDS通过多粒度蒸馏和图扩散实现轻量级无标注3D场景理解，提升区域一致性和语义识别，实验显示在多个数据集上性能优于现有方法。

Guardians and Offenders: A Survey on Harmful Content Generation and Safety Mitigation of LLM

守护者与违规者：大语言模型有害内容生成与安全缓解研究综述

Chi Zhang, Changjia Zhu, Junjie Xiong, Xiaoran Xu, Lingyao Li, Yao Liu, Zhuo Lu

机构 * University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） 纠错

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

AI总结 综述大语言模型在内容创作中带来的风险与挑战，系统回顾相关研究，提出危害与防御统一分类法，分析越狱策略，评估缓解措施，指出评估局限，明确未来研究方向以推动语言技术稳健且符合伦理发展。

GeoDiff-SAR: A Geometric Prior Guided Diffusion Model for SAR Image Generation

GeoDiff-SAR：一种基于几何先验的扩散模型用于SAR图像生成

Fan Zhang, Xuanting Wu, Fei Ma, Qiang Yin, Yuxin Hu

机构 * College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology（信息科学与技术学院，北京化工大学） ； Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（航天信息研究所，中国科学院） 纠错

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

AI总结 GeoDiff-SAR通过引入几何先验引导扩散模型，提升SAR图像生成的保真度和分类准确性，尤其在不同方位角识别性能上有显著提升。

Comments 3 pages, 1 figures

Rarity-Aware Discrete Diffusion with Spatially Consistent Decoding for Photo-Realistic Image Super-Resolution

用于逼真图像超分辨率的稀有感知离散扩散与空间一致解码

Ao Li, Yapeng Du, Yi Xin, Lei Zhu, Le Zhang, Guangtao Zhai, Ce Zhu, Xiaohong Liu

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

AI总结 针对图像超分辨率，提出DiMOO-SR框架。训练时用逆频率采样处理稀有令牌，推理时用空间一致性排名提高结构连贯性。实验表明该框架仅需少量并行解码步骤就能实现有竞争力的感知质量，凸显离散扩散在图像超分辨率中的潜力。

Comments 5 tables, 6 figures

CreatiPoster: Towards Editable and Controllable Multi-Layer Graphic Design Generation

CreatiPoster：迈向可编辑和可控的多层平面设计生成

Dexiang Hong, Zhao Zhang, Weidong Chen, Yutao Cheng, Maoke Yang, Gonglei Shi, Hui Zhang, Zhendong Mao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Intelligent Creation（智能创作） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决平面设计难题，提出CreatiPoster框架，通过协议模型和条件背景模型生成可编辑多层构图，超越开源方法和商业系统，发布无版权语料库，推动AI辅助平面设计应用。

RubricRL: Simple Generalizable Rewards for Text-to-Image Generation

RubricRL：文本到图像生成的简单通用奖励

Xuelu Feng, Yunsheng Li, Ziyu Wan, Zixuan Gao, Junsong Yuan, Dongdong Chen, Chunming Qiao

机构 * University at Buffalo（布法罗大学） ； Microsoft CoreAI（微软核心人工智能） 纠错

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

AI总结 提出RubricRL框架，通过为每个提示动态构建可分解的检查表（如对象正确性、属性准确性等），并由多模态评判器独立评估，实现可解释、可组合的奖励设计，提升文本到图像生成的对齐效果。

Generation Models Know Space: Unleashing Implicit 3D Priors for Scene Understanding

生成模型了解空间：解锁隐式3D先验用于场景理解

Xianjin Wu, Dingkang Liang, Tianrui Feng, Kui Xia, Yumeng Zhang, Xiaofan Li, Xiao Tan, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 本文提出通过大规模视频生成模型的隐式空间先验提升场景理解，引入VEGA-3D框架，利用预训练视频扩散模型作为潜在世界模拟器，通过时空特征提取与语义融合增强大语言模型的几何信息，实验验证其在3D场景理解、空间推理和具身操控中的优越性。

Comments Accepted by ECCV 2026

World Narrative Model for Highly Controllable Video Generation: A Paradigm Shift from Pixel Sampling to Physical World Orchestration

世界叙事模型：从像素采样到物理世界编排的高度可控视频生成范式转变

Ye Chen, Xuanhong Chen, Yupeng Zhu, Liming Tan, Zhewen Wan, Yuxuan Xiong, Tielong Wang, Jinfan Liu, Wuze Zhang, Xiongzhen Zhang, Feifei Li, Xianglin Luo, Zhehan Zhao, Zhifan Zhang, Laisheng Kou, Zhujin Liang, Yugang Chen, Muchun Chen, Xu Miao, Yijing Zhang, Xiaojie Sheng, Qiang Hu, Jialiang Chen, Weimin Zhang, Wenjun Zhang, Bingbing Ni

机构 * 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 提出世界叙事模型（WNM），将视频生成解耦为结构化物理叙事与像素渲染，通过协同代理将多模态输入转化为可编辑的4D世界表示，驱动基础模型生成符合创作者意图的视频，大幅提升可控性。

JADAI: Jointly Amortizing Adaptive Design and Bayesian Inference

JADAI：联合摊销自适应设计与贝叶斯推理

Niels Bracher, Lars Kühmichel, Desi R. Ivanova, Xavier Intes, Paul-Christian Bürkner, Stefan T. Radev

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； TU Dortmund University（多特蒙德技术大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 针对设计变量可优化以最大化信息增益的参数估计问题，引入JADAI框架，通过端到端训练策略、历史网络和推理网络联合摊销贝叶斯自适应设计与推理，在标准基准测试中性能优越。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

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/

Explainability in mulimodal deep transformation models for stroke outcome prediction

多模态深度转换模型在卒中结局预测中的可解释性

Lisa Herzog, Jonas Brändli, Maurice Schneeberger, Loran Avci, Nordin Dari, Martin Hänsel, Hakim Baazaoui, Pascal Bühler, Susanne Wegener, Beate Sick

机构 * University Hospital Zurich, Department of Neurology（苏黎世大学医院神经内科） ； Zurich University of Applied Sciences, Institute of Data Analysis and Process Design (IDP)（苏黎世应用科学大学数据分析与流程设计研究所） ； University of Zurich, Epidemiology, Biostatistics and Prevention Institute (EBPI)（苏黎世大学流行病学、生物统计学与预防研究所） ； Thurgau Institute for Digital Transformation (TIDIT)（图尔高数字转型研究所） 纠错

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

AI总结 提出多模态深度转换模型，结合统计方法和神经网络，通过改进Grad-CAM和Occlusion实现图像分支的可解释性，在卒中功能结局预测中达到AUC 0.81。

Comments Accepted at MICCAI 2026

Making Image Editing Easier via Adaptive Task Reformulation with Agentic Executions

通过具有代理执行的自适应任务重构使图像编辑更易于实现

Bo Zhao, Kairui Guo, Runnan Du, Haiyang Sun, Pengshan Wang, Huan Yang, Kun Gai, Yixin Cao, Wei Ji

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； College of Artificial Intelligence, China University of Petroleum (Beijing)（中国石油大学（北京）人工智能学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出通过自适应任务重构框架提升图像编辑性能，通过代理分析和反馈优化任务描述，改进编辑效果，尤其在复杂案例中表现显著。

Comments 9pages

SMART: When is it Actually Worth Expanding a Speculative Tree?

SMART: 在什么情况下扩展推测树实际上是有价值的？

Lifu Wang, Pan Zhou

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 SMART系统通过运行时树构建优化，提升生成速度，通过边际效益-成本分析，在不同硬件和批量规模下实现平均20%的额外加速。

Comments Accepted by ECCV 2026

Physically Grounded 3D Generative Reconstruction under Hand Occlusion using Proprioception and Multi-Contact Touch

基于本体感知和多接触触觉的物理 grounded 的 3D 生成重建在手部遮挡下

Gabriele Mario Caddeo, Pasquale Marra, Lorenzo Natale

机构 * Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种多模态、物理 grounded 的方法，用于在严重手部遮挡下进行度量尺度的无遮挡物体重建和姿态估计，通过本体感知和多接触触觉信号提升重建精度和物理一致性。

Comments 29 pages, 10 figures, Accepted to ECCV 2026

Unbiased Diffusion Variational Inversion via Principled Posterior Matching

无偏扩散变分反演：基于原则性后验匹配

Weimin Bai, Yuxuan Gu, Yifei Wang, Weijian Luo, He Sun

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出原则性后验匹配（PPM）框架，通过精确优化KL散度（利用Fisher散度积分）解决逆问题中模式坍塌和不确定性量化不可靠的问题，统一变分推理和摊销推理，在图像修复、超分辨荧光显微和射电干涉成像中实现高保真重建和校准的不确定性估计。

Beyond Sequential Distance: Inter-Modal Distance Invariant Position Encoding

超越序列距离：模态间距离不变位置编码

Lin Chen, Bolin Ni, Qi Yang, Zili Wang, Kun Ding, Ying Wang, Houwen Peng, Shiming Xiang

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, China（MAIS，自动化研究所，中国科学院，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学，中国） ； Tencent Hunyuan Team, China（腾讯文言团队，中国） 纠错

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

AI总结 针对多模态大模型在长上下文中的视觉衰减问题，提出模态间距离不变位置编码（DIPE），通过解耦模态间位置编码消除距离惩罚，保持视觉感知一致性，显著缓解视觉衰减。

Taming Text-to-Sounding Video Generation via Advanced Modality Condition and Interaction

通过高级模态条件与交互驯服文本到发声视频生成

Kaisi Guan, Xihua Wang, Zhengfeng Lai, Xin Cheng, Peng Zhang, XiaoJiang Liu, Ruihua Song, Meng Cao

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 提出分层视觉基础字幕框架（HVGC）生成解耦的视频和音频字幕，并基于此引入双塔扩散变换器BridgeDiT，通过双交叉注意力机制实现对称双向信息交互，在三个基准数据集上达到最先进结果。

Comments The 19th European Conference on Computer Vision -- ECCV 2026

CogAD: Cognitive-Hierarchy Guided End-to-End Autonomous Driving

CogAD: 认知层次引导的端到端自动驾驶

Zhennan Wang, Jianing Teng, Canqun Xiang, Kangliang Chen, Xing Pan, Lu Deng, Weihao Gu

机构 * HAOMO.AI Technology Co., Ltd（HAOMO.AI技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出CogAD模型，通过全局到局部的层次感知和意图条件多模态轨迹生成，模拟人类驾驶员的认知层次机制，在nuScenes和Bench2Drive上实现端到端规划的最优性能，尤其在长尾场景和复杂真实驾驶条件下表现优异。

Comments CVPR2026 Workshop on Autonomous Driving

MSAVBench: Towards Comprehensive and Reliable Evaluation of Multi-Shot Audio-Video Generation

MSAVBench：面向多镜头音频-视频生成的全面可靠评估

Yujie Wei, Yujin Han, Zhekai Chen, Yongming Li, Kaixun Jiang, Zhihang Liu, Quanhao Li, Zhiwu Qing, Xiang Wang, Zhen Xing, Ruihang Chu, Lingyi Hong, Yefei He, Junjie Zhou, Junqiu Yu, Yang Shi, Difan Zou, Kai Zhu, Shiwei Zhang, Yingya Zhang, Yu Liu, Xihui Liu, Hongming Shan

机构 * Fudan University（复旦大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出首个多镜头音频-视频生成基准MSAVBench，通过自适应混合评估框架在四个维度上系统评估19个模型，发现当前系统在导演级控制和细粒度音视频同步上仍存在挑战。

LoT-Pass: Long-term-robust Image Watermarking for Image to Video Generation

LoT-Pass: 面向图像到视频生成的长期鲁棒图像水印

Guanjie Wang, Zehua Ma, Han Fang, Weiming Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对图像引导视频生成中源图像追踪缺失的问题，提出跨模态水印框架I2VWM，通过视频模拟噪声层和光流对齐模块增强水印的时间鲁棒性，在开源和商业模型上验证了效果。

Comments Accepted by ECCV 2026

Resonant Minds: Closed-Loop Social Avatars with Theory of Mind

共鸣心智：具备心智理论的闭环社交虚拟人

Jianxu Shangguan, Jing Xu, Hang Ye, Xiaoxuan Ma, Yizhou Wang, Jenq-Neng Hwang, Wentao Zhu

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波工程技术学院） 纠错

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

AI总结 提出一个闭环双智能体框架，通过整合感知、社会推理（基于心智理论）和多模态生成，实现具备社交智能的虚拟人，并在信息不对称数据集上取得优于全信息脚本模式的对话质量。

Comments Project page: https://resonantminds.github.io/

FlowerDance: MeanFlow for Efficient and Refined 3D Dance Generation

FlowerDance: MeanFlow实现高效精细的3D舞蹈生成

Kaixing Yang, Xulong Tang, Ziqiao Peng, Xiangyue Zhang, Puwei Wang, Jun He, Hongyan Liu

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Malou Tech Inc（Malou科技公司） 纠错

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

AI总结 提出FlowerDance，结合MeanFlow与物理一致性约束，以少量采样步骤生成高质量舞蹈，并采用BiMamba骨干和通道级跨模态融合实现高效非自回归生成，支持运动编辑，在AIST++和FineDance上达到最优。

Comments Accepted by ECCV 2026

InfiltrNet: Dual-Branch CNN-Transformer Architecture for Brain Tumor Infiltration Risk Prediction

InfiltrNet: 用于脑肿瘤浸润风险预测的双分支CNN-Transformer架构

S M Asif Hossain, Shruti Kshirsagar

机构 * School of Computing, Wichita State University（维斯科萨大学计算学院） 纠错

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

AI总结 提出InfiltrNet，结合CNN和Swin Transformer编码器及交叉注意力融合模块，从多模态MRI预测三区浸润风险图，利用距离变换生成标签，在BraTS数据集上优于五个基线模型。

Comments This work will be extended for a future journal submission