Longitudinal Correlation Analysis for Decoding Multi-Modal Brain Development
专题命中 多模态生成 :multi-modal(title,abstract)
AI 大模型
跨文本、图像、视频、音频等模态的大模型与学习方法。
专题命中 多模态生成 :multi-modal(title,abstract)
专题命中 多模态生成 :multimodal(title,abstract)
Comments 17 pages (10 pages article, 7 pages supplementary information), 10 figures
Journal ref Analyst, 2021,146, 2945-2954
专题命中 多模态生成 :multi-modal(title,abstract)
Comments Main text: 6 pages, 4 figures. Supplemental: 7 pages, 5 figures. To be published in Physical Review Letters
专题命中 多模态生成 :multimodal(title,abstract)
专题命中 多模态生成 :multi-modal(title,abstract)
专题命中 多模态生成 :multimodal(title,abstract)
专题命中 多模态生成 :multimodal(title,abstract)
Comments Accepted as a conference paper at ICLR 2019
专题命中 多模态生成 :cross-modal(title,abstract)
Comments 7 pages, IEEE International Conference on Robotics and Automation 2019
专题命中 多模态生成 :multi-modal(title,abstract)
Comments 53 pages
专题命中 多模态生成 :multimodal(title);multi-modal(abstract)
专题命中 多模态生成 :multi-modal(title,abstract)
Comments An extended version of a shorter conference submission
专题命中 多模态生成 :multimodal(title,abstract)
Comments preprint before submission to conference: 2018 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering , 7 pages
专题命中 多模态生成 :multimodal(title,abstract)
专题命中 多模态生成 :multimodal(title);multi-modal(abstract)
Comments 10 pages, 3 figures, and 1 table
专题命中 多模态生成 :multimodal(title,abstract)
专题命中 多模态生成 :multimodal(title,abstract)
Comments 10 pages, 4 figures
Journal ref Journal of Next Generation Information Technology (JNIT), Volume 5, Issue 4, Pages 1-10, November 2014
专题命中 多模态生成 :multi-modal(title,abstract)
Comments Accepted by IJCNN 2017
专题命中 多模态生成 :multimodal(title,abstract)
Comments 16 pages, 9 figures
专题命中 多模态生成 :multi-modal(title,abstract)
专题命中 多模态生成 :multimodal(title,abstract)
专题命中 多模态生成 :multimodal(title,abstract)
Comments Total 12 pages, 4 figures, submitted to Optics Letters on August 2010
专题命中 多模态生成 :multi-modal(title,abstract)
Comments 6 pages, 1 figure
专题命中 多模态生成 :multi-modal(title,abstract)
Comments 18 pages
专题命中 多模态生成 :multimodal(title,abstract)
Comments Pages IEEE format, International Journal of Computer Science and Information Security, IJCSIS January 2010, ISSN 1947 5500, http://sites.google.com/site/ijcsis/
Journal ref International Journal of Computer Science and Information Security, IJCSIS, Vol. 7, No. 1, pp. 296-305, January 2010, USA
基于合规评分的Best-of-N护栏编排用于支付争议防御中的多模态文档生成
机构 * eBay Inc.(eBay公司)
专题命中 多模态生成 :multimodal(title,comments);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出一种结合多候选生成与合规评分早退机制的护栏编排层,通过并行生成、加权评分和最佳输出选择,在支付争议防御场景中实现高合规率与低延迟。
Comments 8 pages, 7 figures, 4 tables. Preprint. Applied systems paper on compliance-scored guardrail orchestration for multimodal LLM document generation. Contains aggregate operational readouts; not a randomized A/B test
用于一致多参考图像编辑的评估-验证奖励
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)
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。
Veritas++:面向感知增强的AIGI检测的值感知在线策略蒸馏
机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)(中国科学院大学先进交叉科学学院) ; Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)(中国科学院自动化研究所) ; School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)(中国科学院大学人工智能学院) ; Ant Group(蚂蚁集团) ; Sangfor Technologies Inc.(深信服科技股份有限公司)
专题命中 多模态生成 :MLLM(abstract,abstract_cn);multi-modal(abstract);分类 cs.CV
AI总结 该研究针对现有AIGI检测模型的感知瓶颈,提出Veritas++框架,通过PoRL与VaOPD机制增强感知能力,提升了检测泛化性与效率。
读回:预训练的多模态语言模型是文本到图像生成的零样本奖励模型
机构 * The University of Hong Kong(香港大学) ; ByteDance Seed(字节跳动Seed) ; Peking University(北京大学)
专题命中 多模态生成 :multimodal(abstract);MLLM(abstract);image-text(abstract);分类 cs.CV
AI总结 研究提出SpectraReward将预训练多模态语言模型转为图像生成强化学习奖励模型,用图像条件提示对数似然作奖励,还引入Self-SpectraReward形成闭环框架。经广泛实验验证,二者能提升生成性能,表明奖励-策略对齐是关键。
SuperVoxelGPT: 自适应有序3D令牌化用于自回归形状生成
机构 * University of Texas at Dallas(德克萨斯大学达拉斯分校) ; Tencent America(腾讯美国)
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:基于指令的虚拟试穿和试脱编辑
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)
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/