多模态大模型

Proteo-R1: Reasoning Foundation Models for De Novo Protein Design

Proteo-R1：用于从头蛋白质设计的推理基础模型

Fang Wu, Weihao Xuan, Heli Qi, Hanqun Cao, Heng-Jui Chang, Zeqi Zhou, Haokai Zhao, Ma Jian, Carl Ma, Yu-Chi Cheng, Kuan Pang, Xiangru Tang, Zehong Wang, Guanlue Li, Hanchen Wang, Kejun Ying, Pan Lu, Chiho Im, Seungju Han, Peng Xia, Tinson Xu, Yinxi Li, Deyao Zhu, Pheng-Ann Heng, Naoto Yokoya, Masashi Sugiyama, Li Erran Li, Jure Leskovec, Yejin Choi

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

AI总结 针对现有从头蛋白质设计模型缺乏推理能力的问题，本文提出 Proteo-R1 双专家架构框架，通过 MLLM 识别关键功能残基作为硬约束，结合扩散模型实现稳定可解释的蛋白质设计。

Journal ref ICML 2026

CoT-Edit: Let CoT Guide Instruction Video Editing

CoT-Edit：让思维链（CoT）指导指令视频编辑

Sen Liang, Fengbin Guan, Youliang Zhang, Xin Li, Zhibo Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CoT-Edit的plan--guide--edit框架，以CoT增强的MLLM为规划器生成空间先验，结合扩散编辑器实现高保真指令视频编辑，性能优于多个基准方法

Superman: Unifying Skeleton and Vision for Human Motion Perception and Generation

超人：统一骨骼与视觉用于人体运动感知与生成

Xinshun Wang, Peiming Li, Ziyi Wang, Zhongbin Fang, Zhichao Deng, Songtao Wu, Jason Li, Mengyuan Liu

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University, Shenzhen Graduate School（通用人工智能国家重点实验室，北京大学深圳研究生院） ； Sony R&D Center（索尼研发中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 针对人体运动分析范式碎片化问题，提出Superman统一框架，通过视觉引导运动分词器创建跨模态运动词汇，训练单一MLLM架构处理多任务，实验表明该方法在运动任务中性能领先或具竞争力，为运动分析提供高效可扩展路径。

Purify-then-Align: Towards Robust Human Sensing under Modality Missing with Knowledge Distillation from Noisy Multimodal Teacher

在模态缺失情况下通过知识蒸馏从噪声多模态教师中实现鲁棒的人体感知：Purify-then-Align

Pengcheng Weng, Yanyu Qian, Yangxin Xu, Fei Wang

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； Institute of Computer Science, Universität Bern（伯尔尼大学计算机科学研究所） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出PTA框架，通过元学习和知识扩散解决多模态人体感知中模态缺失问题，通过净化知识源和对齐模态提升单模态模型鲁棒性。

Comments Accepted by CVPR 2026 Workshop On Any-to-Any Multimodal Learning

ChefFusion: Multimodal Foundation Model Integrating Recipe and Food Image Generation

Peiyu Li, Xiaobao Huang, Yijun Tian, Nitesh V. Chawla

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

Object Segmentation from Open-Vocabulary Manipulation Instructions Based on Optimal Transport Polygon Matching with Multimodal Foundation Models

Takayuki Nishimura, Katsuyuki Kuyo, Motonari Kambara, Komei Sugiura

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

Comments Accepted for presentation at IROS2024

Attending to Multimodal Generation One Token at a Time

一次关注一个令牌的多模态生成

Varun Gupta, Vineet Gandhi, Makarand Tapaswi

机构 * CVIT, IIIT Hyderabad（海得拉巴国际信息技术研究所计算机视觉与信息处理中心） 纠错

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

AI总结 研究多模态大语言模型生成时令牌级动态，按语义角色跟踪注意力转移。引入多模态任务，通过因果注意力阻断干预等方法，发现一致模式并据此提出测试时干预，提升多模态任务性能。

Reconstruction Alignment Improves Unified Multimodal Models

重建对齐改进统一多模态模型

Ji Xie, Trevor Darrell, Luke Zettlemoyer, XuDong Wang

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 提出重建对齐（RECA），一种资源高效的后训练方法，利用视觉理解编码器嵌入作为密集文本提示，通过自监督重建损失对齐理解与生成，显著提升多种统一多模态模型的生成和编辑性能。

Comments 43 pages, 36 figures and 14 tables; accepted by ICLR 2026

ASRU: Activation Steering Meets Reinforcement Unlearning for Multimodal Large Language Models

ASRU：激活引导与强化遗忘融合用于多模态大语言模型

Jiahui Guang, Haiyan Wang, Yingjie Zhu, Cuiyun Gao, Jing Li, Di Shao, Zhaoquan Gu

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 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 ASRU提出一种可控多模态遗忘框架，通过激活引导和强化学习提升多模态大语言模型的遗忘效果和生成质量，实验显示在Qwen3-VL上遗忘效果提升24.6%，生成质量提升5.8倍。

Archon: A Unified Multimodal Model for Holistic Digital Human Generation

Archon：面向整体数字人生成的统一多模态模型

Chong Bao, Shichen Liu, Lijun Yu, David Futschik, Stylianos Moschoglou, Shefali Srivastava, Ziqian Bai, Feitong Tan, Guofeng Zhang, Zhaopeng Cui, Sean Fanello, Yinda Zhang

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； Google（谷歌） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 提出Archon，一个完全预训练的以人为中心的统一多模态模型，通过模态特定分词器、语义视频重参数化和“模态思维”策略，实现文本、音频、动作和视觉等七种模态的整体数字人生成。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project Page: https://zju3dv.github.io/archon/

Second-Order Multi-Level Variance Correction for Modality Competition in Multimodal Models

二阶多级方差校正用于多模态模型中的模态竞争

Yishun Lu, Wes Armour

机构 * University of Oxford, Oxford, United Kingdom（牛津大学，英国） 纠错

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

AI总结 本文提出ML-FOP-SOAP框架，通过多级方差校正提升多模态对齐稳定性，实验显示在Janus和Emu3数据集上，该方法提高了样本效率和训练速度，适用于大规模多模态基础模型。

MPerS: Dynamic MLLM MixExperts Perception-Guided Remote Sensing Scene Segmentation

MPerS: 动态多模态大语言模型混合专家感知引导的遥感场景分割

Ziyi Wang, Xianping Ma, Ziyao Wang, Hongyang Zhang, Man On Pun

机构 * The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MPerS方法，通过设计多提示生成高质量遥感描述，结合DINOv3提取视觉特征，利用动态混合专家模块和语言查询引导注意力实现精准分割。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings. 11 pages, 6 figures

Beyond Cross-Modal Alignment: Measuring and Leveraging Modality Gap in Vision-Language Models

超越跨模态对齐：测量和利用模态差距在视觉-语言模型中

Hanqi Yan, Xiangxiang Cui, Lu Yin, Jindong Gu, Paul Pu Liang, Yulan He, Yifei Wang

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； University of Surrey（萨里大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； MIT CSAIL（麻省理工学院CSAIL实验室） ； The Alan Turing Institute（阿兰·图灵研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出通过测量和利用模态差距改进视觉-语言模型的下游任务，引入模态主导分数和自动可解释性度量，实现轻量级编辑和系统分析。

Comments accepted by ACL26-findings

Deep-Reporter: Deep Research for Grounded Multimodal Long-Form Generation

Deep-Reporter：基于多模态长形式生成的深度研究

Fangda Ye, Zhifei Xie, Yuxin Hu, Yihang Yin, Shurui Huang, Shikai Dong, Jianzhu Bao, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出Deep-Reporter框架，通过多模态搜索、检查清单引导合成和上下文管理，解决多模态长形式生成中的整合与选择难题，通过8K高质量数据集和M2LongBench测试集验证其有效性。

Comments 41 pages, 6 figures, 8 tables. Code available at https://github.com/fangda-ye/Deep-Report. v2: corrected typos and updated experimental results

Reasoning Within the Mind: Dynamic Multimodal Interleaving in Latent Space

思维中的推理：潜在空间中的动态多模态交错

Chengzhi Liu, Yuzhe Yang, Yue Fan, Qingyue Wei, Sheng Liu, Xin Eric Wang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 本文提出DMLR框架，通过动态潜在策略梯度优化和视觉注入策略，在潜在空间中实现视觉与文本的动态交错推理，提升多模态推理性能并保持高效推理。

Draw-In-Mind: Rebalancing Designer-Painter Roles in Unified Multimodal Models Benefits Image Editing

Draw-In-Mind: 在统一多模态模型中重新平衡设计师-画家角色有助于图像编辑

Ziyun Zeng, David Junhao Zhang, Wei Li, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show Lab） ； TikTok 纠错

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

AI总结 本文提出Draw-In-Mind模型，通过重新分配设计职责提升图像编辑性能，展示了在统一多模态模型中平衡理解与生成模块的重要性。

Comments ICLR 2026 Camera Ready Version; Add more discussions and fix typos

A Generative Foundation Model for Multimodal Histopathology

多模态病理生成模型基础框架

Jinxi Xiang, Mingjie Li, Siyu Hou, Yijiang Chen, Xiangde Luo, Yuanfeng Ji, Xiang Zhou, Ehsan Adeli, Akshay Chaudhari, Curtis P. Langlotz, Kilian M. Pohl, Ruijiang Li

机构 * Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院放射肿瘤学系） ； Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院精神病学与行为科学系） ； Department of Statistics and Data Science, Yale University（耶鲁大学统计与数据科学系） ； Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Department of Electrical Engineering, Stanford University（斯坦福大学电气工程系） ； Department of Biomedical Data Science, Stanford University（斯坦福大学生物医学数据科学系） ； Department of Radiology, Stanford University（斯坦福大学放射学系） ； Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging, Stanford University（斯坦福大学医学与影像人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文提出MuPD模型，通过扩散变压器整合病理图像、分子数据和临床文本，实现跨模态生成任务，提升诊断准确性和数据扩展性。

Comments 33 pages, 9 figures

Integrating Multimodal Large Language Model Knowledge into Amodal Completion

将多模态大语言模型知识整合到无模态补全中

Heecheol Yun, Eunho Yang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； AITRICS 纠错

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

AI总结 本文提出AmodalCG框架，利用多模态大语言模型知识指导无模态补全，通过评估遮挡程度选择性调用MLLM指导，结合视觉生成模型迭代优化补全结果，实验表明优于现有方法。

Relational graph-driven differential denoising and diffusion attention fusion for multimodal conversation emotion recognition

关系图驱动的微分去噪和扩散注意力融合用于多模态对话情感识别

Ying Liu, Yuntao Shou, Wei Ai, Tao Meng, Keqin Li

机构 * College of Computer and Mathematics, Central South University of Forestry and Technology（中南林业科技大学计算机与数学学院） ； Department of Computer Science, State University of New York, New Paltz（纽约州立大学新帕尔茨分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出关系感知去噪和扩散注意力融合模型，通过微分Transformer去噪、构建模态关系子图和文本引导跨模态扩散机制，提升多模态对话情感识别性能。

Comments 19 pages

Journal ref neurocomputing2026

Diffusion-Guided Semantic Consistency for Multimodal Heterogeneity

扩散引导的语义一致性用于多模态异质性

Jing Liu, Zhengliang Guo, Yan Wang, Xiaoguang Zhu, Yao Du, Zehua Wang, Victor C. M. Leung

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Duke Kunshan University（杜克昆山大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； SMBU ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SemanticFL框架，利用预训练扩散模型的语义表示，通过跨模态对比学习提升联邦学习在多模态异质数据中的鲁棒性，实验表明其在CIFAR-10等数据集上准确率提升达5.49%。

Comments Accepted by IEEE ICME 2026

MSRAMIE: Multimodal Structured Reasoning Agent for Multi-instruction Image Editing

MSRAMIE：多模态结构推理代理用于多指令图像编辑

Zhaoyuan Qiu, Ken Chen, Xiangwei Wang, Yu Xia, Sachith Seneviratne, Saman Halgamuge

机构 * University Of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 MSRAMIE基于多模态大语言模型构建无需训练的代理框架，通过结构化多模态推理处理多指令图像编辑任务，提升复杂指令遵循度和完成概率，同时保持图像质量和一致性。

Comments 14 pages, 6 figures, 3 tables, appendix and references provided

From Geometric Mimicry to Comprehensive Generation: A Context-Informed Multimodal Diffusion Model for Urban Morphology Synthesis

从几何模仿到综合生成：一种基于上下文的多模态扩散模型用于城市形态合成

Fangshuo Zhou, Huaxia Li, Liuchang Xu, Rui Hu, Sensen Wu, Liang Xu, Hailin Feng, Zhenhong Du

机构 * Zhejiang Agriculture and Forestry University（浙江农业与林业大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ControlCity模型，通过多模态信息融合实现城市形态综合生成，提升了形态保真度和空间重叠度，实现了跨城市风格迁移和未知城市零样本生成。

Comments Accepted

Journal ref International Journal of Geographical Information Science (2026)

BLOCK: An Open-Source Bi-Stage MLLM Character-to-Skin Pipeline for Minecraft

BLOCK：一个开源的双阶段MLLM字符到皮肤生成Minecraft pipeline

Hengquan Guo

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

AI总结 BLOCK通过双阶段流程生成Minecraft皮肤，结合MLLM和FLUX.2模型，提出EvolveLoRA提升生成稳定性与效率。

UniWeTok: An Unified Binary Tokenizer with Codebook Size $\mathit{2^{128}}$ for Unified Multimodal Large Language Model

UniWeTok: 一种具有 $2^{128}$ 大小代码本的统一二进制分词器用于统一多模态大语言模型

Shaobin Zhuang, Yuang Ai, Jiaming Han, Weijia Mao, Xiaohui Li, Fangyikang Wang, Xiao Wang, Yan Li, Shanchuan Lin, Kun Xu, Zhenheng Yang, Huaibo Huang, Xiangyu Yue, Hao Chen, Yali Wang

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

AI总结 UniWeTok通过大规模二进制代码本和改进的训练框架，实现统一多模态大语言模型的高效视觉表示。

Comments 29 pages, 9 figures, 33 tables

LLM-Bootstrapped Targeted Finding Guidance for Factual MLLM-based Medical Report Generation

基于大语言模型的引导式目标发现指导：用于基于事实的多模态大语言模型医疗报告生成

Cunyuan Yang, Dejuan Song, Xiaotao Pang, Qianqian Shen, Wenjie Nie, Yifan Huang, Lei Wu, Wei Han, Haishuai Wang, Jiajun Bu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The Second Affiliated Hospital Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第二医院） ； Hangzhou Pu Jian Medical Technology Co., Ltd.（杭州普健医疗科技有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出Fact-Flow框架，通过引导大语言模型生成事实准确的医疗报告，利用LLM自动生成标注数据集，提升医疗报告生成的事实准确性。

Comments 10 pages, 1 figure

SemHiTok: A Unified Image Tokenizer via Semantic-Guided Hierarchical Codebook for Multimodal Understanding and Generation

SemHiTok：一种通过语义引导的层次代码本实现的统一图像分词器，用于多模态理解和生成

Zisheng Chen, Chunwei Wang, Runhui Huang, Hongbin Xu, Xiuwei Chen, Jun Zhou, Jianhua Han, Hang Xu, Xiaodan Liang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； University of Hong Kong（香港大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 SemHiTok通过语义引导的层次代码本实现统一图像分词器，提升多模态理解和生成性能。

Comments ICLR 2026

MultiDiffSense: Diffusion-Based Multi-Modal Visuo-Tactile Image Generation Conditioned on Object Shape and Contact Pose

MultiDiffSense: 基于扩散的多模态视觉-触觉图像生成，基于物体形状和接触姿态

Sirine Bhouri, Lan Wei, Jian-Qing Zheng, Dandan Zhang

机构 * Department of Bioengineering, Imperial-X Initiative, Imperial College London（生物工程系、Imperial-X计划、帝国理工学院伦敦分校） ； CAMS-Oxford Institute, University of Oxford（CAMS-牛津研究所、牛津大学） 纠错

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

AI总结 MultiDiffSense是一种基于扩散的多模态视觉-触觉图像生成模型，通过双条件化实现可控且物理一致的多模态生成，提升了触觉传感数据集的生成效率和跨模态学习能力。

Comments Accepted by 2026 ICRA

DeepGen 1.0: A Lightweight Unified Multimodal Model for Advancing Image Generation and Editing

DeepGen 1.0: 一种轻量级统一多模态模型，用于推进图像生成与编辑

Dianyi Wang, Ruihang Li, Feng Han, Chaofan Ma, Wei Song, Siyuan Wang, Yibin Wang, Yi Xin, Hongjian Liu, Zhixiong Zhang, Shengyuan Ding, Tianhang Wang, Zhenglin Cheng, Tao Lin, Cheng Jin, Kaicheng Yu, Jingjing Chen, Wenjie Wang, Zhongyu Wei, Jiaqi Wang

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 DeepGen 1.0通过轻量级统一多模态模型在图像生成与编辑领域实现高性能，采用SCB框架和数据驱动训练策略，超越大参数模型表现。

SGM: Safety Glasses for Multimodal Large Language Models via Neuron-Level Detoxification

SGM: 通过神经层面的净化为多模态大语言模型提供安全眼镜

Hongbo Wang, MaungMaung AprilPyone, Isao Echizen

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

AI总结 SGM通过神经层面的净化技术，有效降低多模态大语言模型的毒性，同时保持生成流畅性和推理能力。

MILR: Improving Multimodal Image Generation via Test-Time Latent Reasoning

MILR：通过测试时潜在推理改进多模态图像生成

Yapeng Mi, Yanpeng Zhao, Hengli Li, Chenxi Li, Huimin Wu, Xiaojian Ma, Song-Chun Zhu, Ying Nian Wu, Qing Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 MILR通过测试时潜在推理提升多模态图像生成性能，实现跨模态推理和统一潜在空间优化。

Comments 21 pages,14 figures,9 tables