多模态大模型

MGDT: MLLM-Guided Diffusion Transformer with Relation-Adaptive Mixture-of-Experts for Multimodal Knowledge Graph Completion

MGDT：具有关系自适应专家混合的MLLM引导扩散变压器用于多模态知识图谱补全

Xu Hou, Meiyu Liang, Wei Huang, Yawen Li, Zhe Xue, Wu Liu, Guanhua Ye, Lei Shi, Kangkang Lu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Communication University of China（中国传媒大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态知识图谱补全问题，提出MGDT框架，先通过RASR-MoE模块选路径、抑干扰，再用MLLM对齐表示，最后KGDT去噪生成，实验证明该框架在三个基准数据集上性能优于基线。

Comments 8pages, 6 figures

Unsupervised Multimodal Intent Discovery via MLLM-Guided Concept Generation and Semantic Propagation

通过MLLM引导的概念生成和语义传播进行无监督多模态意图发现

Yunjin Gu, Qianrui Zhou, Hua Xu

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

AI总结 该研究针对无监督多模态意图发现缺乏语义监督及可解释性差的问题，提出MCSP方法，通过MLLM引导的对比推理获取语义概念，再经语义传播生成伪标签，实验证明其性能优于现有方法且能产生可解释的簇。

Comments Accepted at ACM Multimedia 2026 (MM '26)

Multimodal Knowledge Edit-Scoped Generalization for Online Recursive MLLM Editing

多模态知识编辑范围泛化用于在线递归MLLM编辑

Siyuan Li, Youyuan Zhang, Ruitong Liu, Junxi Wang, Jing Li

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 针对在线多模态知识编辑中编辑范围难以控制的问题，提出ScopeEdit方法，通过模态局部吸收分支和证据门控共享泛化分支实现范围分离的在线编辑，在保持可靠性的同时提升跨模态泛化与无关输入隔离。

MLLM-DataEngine: Closing the Loop of Multimodal Instruction Tuning Data Generation

MLLM-DataEngine：闭合多模态指令微调数据生成的循环

Zhiyuan Zhao, Bin Wang, Linke Ouyang, Yiqi Lin, Pan Zhang, Xiaoyi Dong, Jiaqi Wang, Conghui He

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出MLLM-DataEngine闭环系统，通过自适应坏例采样模块分析模型弱点，为GPT-4提供信息以生成高质量增量数据集，能有针对性且自动地提升MLLMs能力，有望成为MLLMs数据管理通用方案。

Comments 6 pages, 4 figures, 7 tables; accepted by ICME 2026

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), Nantes, France, 30 June 2025 - 04 July 2025

MUNI: Multimodal Unified Latent Diffusion for Coherent Any-to-Any Generation

MUNI：面向连贯任意到任意生成的多模态统一潜在扩散

Kyeongmin Yeo, Yunhong Min, Minhyuk Sung

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；any-to-any(title,abstract)；cross-modal(abstract)；image-text(abstract)

AI总结 提出MUNI框架，通过端到端多模态潜在扩散和路由训练目标，实现任意到任意生成，在条件生成上匹配或超越基线，并在无条件连贯性上取得最大优势。

Comments Project page: https://muni-proj.github.io/

Image Prompt Reconstruction Attacks on Distributed MLLM Inference Frameworks

分布式多模态大模型推理框架上的图像提示重建攻击

Xinjian Luo, Hongyan Chang, Jianxin Wei, Yuncheng Wu, Xiaofeng Gao, Meikang Qiu, Ting Yu, Xue Liu

专题命中 多模态生成 ：MLLM(title,summary_cn)；multimodal(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究分布式MLLM推理中中间嵌入泄露图像提示的风险，提出两种被动黑盒攻击方法MPAA和IEDA，实现像素级和语义级图像重建。

RecoReward: Recommender-Guided Multimodal Description Generation for Recommendation

RecoReward：用于推荐的推荐器引导多模态描述生成

Guohong Mu, Yueyang Liu, Jiangxia Cao, Changxin Lao, Zijie Zhuang, Yuhui Zhang, Jiaqi Feng, Ruochen Yang, Shuang Yang, Zhaojie Liu, Qibin Hou

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

AI总结 研究针对多模态推荐中传统方法不足，提出RecoReward，训练时用行为衍生奖励，保留仅内容推理。在直播推荐中利用用户历史等估计亲和力，通过推荐器亲和力分数提供反馈，实验表明该方法能提升MLLM性能，利于下游推荐且保留内容服务。

Comments 16 pages, 4 figures

IndustryForge-27B: A Domain-Enhanced Multimodal Foundation Model for Industrial CAD

IndustryForge-27B：面向工业CAD的领域增强多模态基础模型

Nianchen Deng, Jiaxin Ai, Tao Hu, Shu Zou, Yurui Dong, Siqi Li, Xinyu Cai, Xuemeng Yang, Licheng Wen, Hongbin Zhou, Hairong Zhang, Pinlong Cai, Botian Shi

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

AI总结 该研究构建基于Qwen3.5-VL-27B的IndustryForge-27B多模态基础模型，整合6个工业CAD子语料库训练，在CAD基准测试中性能远超基础模型与GPT-5.4，可作为工业智能体的通用基础。

Comments 14 pages

When Recovery Matters: The Blind Spot of Surrogate Privacy in MLLM Editing

当恢复至关重要时：MLLM编辑中替代隐私的盲点

Siyuan Xu, Yibing Liu, Peilin Chen, Yung-Hui LI, Shiqi Wang, Sam Kwong

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hon Hai Research Institute（鸿海研究院） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大模型编辑中的隐私风险，提出首个面向恢复的替代隐私保护编辑基准SPPE，涵盖36个细粒度隐私类别和65个编辑指令，并设计可编辑性评估与替代到源编辑恢复两个任务及对应方法。

MODUS: Decoder-Only Any-to-Any Modeling of Diverse Modalities

MODUS：仅解码器的多模态任意到任意建模

Mingqiao Ye, Zhaochong An, Zhitong Gao, Xian Liu, François Fleuret, Chuan Li, Amir Zadeh, Serge Belongie, Afshin Dehghan, Jesse Allardice, David Mizrahi, Oğuzhan Fatih Kar, Roman Bachmann, Amir Zamir

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

AI总结 研究任意到任意多模态建模，提出仅解码器的对称多模态建模方法Modus，无需特定模态组件，支持多种应用，在各基准测试中用单模型展现强大性能且与基线竞争，材料开源。

Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://modus-multimodal.epfl.ch

Monkey King Bang: A Unified Scientific Multimodal Foundation Model

孙悟空爆炸：一个统一的科学多模态基础模型

Hesen Chen, Xinyu Su, Xiaomeng Yang, Yuetan Lin, Zixiong Yang, Junyi An, Fenglei Cao, Yifeng Jiao, Yunqi Zhang, Yuan Cheng, Zhiyu Tan, Hao Li, Libo Wu, Yuan Qi

机构 * Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对科学多领域推理需求，引入统一科学多模态模型MKB，围绕共享Transformer主干及定制组件构建，涵盖多科学分支。通过两阶段训练，在多方面实验表现出色，证明该范式可行，为跨领域科学多模态探索提供基础。

Visual-OPSD: Cross-Modal On-Policy Self-Distillation for Efficient Unified Multimodal Reasoning

Visual-OPSD：用于高效统一多模态推理的跨模态在策略自蒸馏

Pengyu Li, Zhitao Gao, Lingling Zhang, Muye Huang, Yuanming Li, Fangzhi Xu, Jun Liu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； MOE KLINNS Lab（MOE KLINNS实验室） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering（陕西省大数据知识工程重点实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 提出Visual-OPSD方法，通过跨模态在策略自蒸馏，将多步扩散生成的可视化思维推理能力转移到纯文本学生模型，实现14.3倍加速且性能提升3.40个百分点。

Pattern over Pixels: Measuring Pattern Completion Bias in Multimodal Code Generation

像素上的模式：测量多模态代码生成中的模式完成偏差

Khai-Nguyen Nguyen, Oscar Chaparro, Antonio Mastropaolo

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

AI总结 该研究针对多模态代码生成中存在的模式完成偏差问题，构建了首个视觉模式完成偏差基准，评估发现前沿MLLMs均存在严重偏差，且偏差与视觉显著性密切相关。

Comments 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering

VinQA: Visual Elements Interleaved Long-form Answer Generation for Real-World Multimodal Document QA

VinQA：面向真实世界多模态文档问答的交错视觉元素长文本答案生成

Young Rok Jang, Hyesoo Kong, Kyunghwan An, Jae Sub Huh, Gyeonghun Kim, Stanley Jungkyu Choi

机构 * LG AI Research（LG AI研究院） 纠错

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

AI总结 提出VinQA数据集和两种编码方法（页面编码与模态编码），用于生成交错引用视觉元素的长文本答案；通过M-GroSE评估框架和微调Qwen2.5-VL模型，显著缩小与专有模型的性能差距。

Comments Accepted to CVPR 2026. Main paper: 5 figures, 4 tables; includes supplementary material

NutriMLLM: Multimodal Large Language Models for Dietary Micronutrient Analysis

NutriMLLM：用于膳食微量营养素分析的多模态大语言模型

Runze Yan, Minxiao Wang, Jiaying Lu, Darren Liu, Xiao Hu, Hanqi Luo

机构 * Emory University（埃默里大学） 纠错

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

AI总结 针对现有MLLM在膳食微量营养素估计中不可靠的问题，利用十年人口规模膳食回顾生成约110万图像-营养素三元组，微调Qwen3-VL和GLM-4.6V-Flash得到NutriMLLM，在真实图像上实现65种营养素全覆盖，准确率匹配或超越专有模型。

Comments 35 pages, 10 figures, 1 table

CoMet: Context and Multiplicity Decomposition for Multimodal Uncertainty Estimation

CoMet：多模态不确定性估计的上下文与多样性分解

Sanghyuk Chun, William Yang, Amaya Dharmasiri, Olga Russakovsky

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 提出CoMet方法，将多模态大模型的不确定性分解为上下文项和多样性项，通过轻量级后验模块高效估计，无需自回归生成或重复采样，在多个基准上优于现有方法。

Comments 33 pages, 13.3MB

RefineSVG: Visual Feedback-Driven Reinforcement Learning for Image-to-SVG Generation

RefineSVG：视觉反馈驱动的图像转SVG生成强化学习

Shaobo Liu, Feiqiao Mao, Shuaishuai Zhou, Yan Zhan, Weiqi Tan, Zhiqiong Lu, Zhengping Liang

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 RefineSVG是一种视觉反馈驱动的闭环框架，通过引入SVG语义词汇表和渐进式训练，使MLLM实现高保真图像转SVG生成，性能优于现有基线。

Comments 17 pages, 5 main-paper figures. Accepted at the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026). Includes the complete supplementary material

Antigen-specific Antibody Multi-modal Foundation Model for Functional Antibody Design

用于功能性抗体设计的抗原特异性抗体多模态基础模型

Xiaoliang Shi, Zichen Wang, Runze Ma, Zhongyue Zhang, Shuangjia Zheng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(title)；multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；multimodal foundation model(abstract)

AI总结 该研究针对抗原特异性抗体设计难题，引入AAMFM多模态基础模型，通过跨模态适配器整合抗原信息，用校准直接偏好优化微调，实现抗体 - 抗原相互作用联合建模，实验证明其在功能性抗体设计中性能最优，有抗原特异性抗体工程潜力。

Generation Quality-Latency Tradeoff-Aware Inference Offloading for Multimodal LLMs in Cloud-Edge Continuum

云边连续体中多模态大模型的生成质量-延迟权衡感知推理卸载

Zhongxiao Wang, Yueshen Xu, Xinkui Zhao, Wei Shao, Rui Li

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

AI总结 针对云边协同多模态大模型推理，提出QLMIO框架以优化生成质量与响应延迟的权衡，并构建MIOBench基准，实验表明延迟降低58.14%且任务完成率不变。

Comments This manuscript was submitted to IEEE Transactions on Mobile Computing on June 3, 2026

IMUG-Bench: Benchmarking Unified Multimodal Models on Interleaved Understanding and Generation

IMUG-Bench：交错理解与生成的统一多模态模型基准

Lingyi Meng, Zecong Tang, Haoran Li, Tengju Ru, Zhejun Cui, Weitong Lian, Qi Kang, Hangshuo Cao, Yichen Zhu, Yechi Liu, Kaixuan Wang, Yu-Jie Yuan, Chunwei Wang, Yu Zhang, Bo Dai

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 提出IMUG-Bench基准，用于评估统一多模态模型在多轮交错图文对话中的理解与生成能力，包含3113样本和12034交互轮次，揭示了生成侧暴露偏差，并探索了测试时扩展策略。

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

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。

Towards Expressive and Faithful Audio-to-Image Generation: A Unified Multimodal Dataset and Synthesis Framework

面向表达性与忠实性的音频到图像生成：一个统一的多模态数据集与合成框架

Dongxu Ge, Shansong Liu, Cheng Gong, Xiao-Lei Zhang, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； China Telecom (TeleAI)（中国电信（电信人工智能研究院）） ； Northwest Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

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

AI总结 针对音频到图像生成受限于传统数据集的问题，提出A2I-Set数据集与AudioCanvas模型，实现了更优的跨模态对齐与视觉表达性。

Comments 23 pages, 16 figures

Ripple: Real-Time Streaming Audio-Video Generation With Cross-Modal Recurrent Memory

Ripple：基于跨模态循环记忆的实时流音频-视频生成

Yanbo Ding, Zhizhi Guo, Quanyue Song, Yishan He, Zhixiang He, Yongxiang Li, Yali Wang

机构 * China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd（中国电信人工智能技术（北京）有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出Ripple系统，通过跨模态循环记忆机制及三阶段训练方案，实现480P下约28 FPS的实时流音频-视频生成，性能优于现有方法。

Group Preference Collapse in Personalized Multimodal Large Language Models

个性化多模态大语言模型中的群体偏好崩溃

Fan Lyu, Wenqi Zhang, Joost van de Weijer

机构 * Computer Vision Center, Universitat Autònoma de Barcelona（计算机视觉中心，巴塞罗那自治大学） 纠错

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

AI总结 研究个性化多模态大语言模型中群体偏好崩溃问题，提出PrefMoE框架，它分离配置文件信息与偏好表示，分解偏好，保留个性化残差并通过单独路径路由因素，实验表明该框架能改善偏好敏感个性化并减少偏好崩溃。

Enhancing Explainable Cardiac Diagnosis with Guide-Grounded Multimodal LLMs

用指南引导的多模态语言模型增强可解释的心脏诊断

Hai-Nam Duy Vuong, Duy-Anh Bui, Trong-Nghia Nguyen, Kim-Ngan Thi Nguyen, Trang Mai Xuan, Tien-Cuong Nguyen, Van-Dem Pham, Thien Van Luong

机构 * Business AI Lab, College of Technology, National Economics University（商业人工智能实验室，技术学院，越南国家经济大学） ； A2I Lab, Phenikaa School of Computing, Phenikaa University（A2I实验室，费尼卡计算机学院，费尼卡大学） ； VNPT AI, VNPT Group（VNPT人工智能，VNPT集团） ； FPT University（FPT大学） ； Department of Pediatrics, Hospital of University Medicine and Pharmacy, Vietnam National University Hanoi（越南河内国家大学医学与药学院儿科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对深度学习模型在心脏诊断中可解释性有限等问题，提出指南引导的多模态框架，通过卷积神经网络、Grad-CAM及结构化解释指南生成诊断报告，实验证明该方法能提升报告质量，增强临床合理性。

Comments 12 pages, 3 figures, accepted at CITA 2026

DetailAnywhere: Fashion Detail Generation via Cross-Modal Feature Alignment Distillation

DetailAnywhere: 通过跨模态特征对齐蒸馏实现时尚细节生成

Zijun Li, Yimin Zhou, Jia Sun, Honglie Wang, Pengcheng Wei, Junlong Wu, Yongrui Heng, Jiyuan Wang, Huan Ouyang, Boheng Zhang, Huaiqing Wang, Dewen Fan, Qianqian Gan, Fan Yang, Tingting Gao

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； AIM for Health Lab, Monash University（Monash大学AIM健康实验室） 纠错

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

AI总结 针对在线购物中用户关注服装细节（如领口、袖口、面料纹理）的需求，提出新任务“时尚细节生成”及基准FDBench，并设计跨模态特征对齐蒸馏（CFAD）方法，结合多模态扩散Transformer和一致性奖励模型，显著优于现有方法。

CMDS-AD: Cross-Modal Dual-Stream Decoupling for Few-Shot Anomaly Detection

CMDS-AD: 跨模态双流解耦用于少样本异常检测

Junhao Cai, Junyu Chen, Deyu Zeng, Junhao Pang, Qiwei Liang, Xiaopin Zhong, Zongze Wu

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Guangzhou Maritime University（广州航海学院） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出跨模态双流异常检测框架CMDS-AD，通过扩散模型生成多样本并利用低频正常估计辅助解耦高频缺陷，在1-shot设置下MVTec 3D-AD上I-AUROC提升5.7%。

Comments Accepted to ECCV 2026! Project page: https://cmds-ad.github.io/

MM-TRELLIS: Point-Cloud Guided Multi-Modal 3D Vehicle Generation in Autonomous Driving

MM-TRELLIS: 自动驾驶中基于点云引导的多模态3D车辆生成

Hongli Xiao, Youjian Zhang, Yucai Bai, Chaoyue Wang, Yaohui Jin, Xiaoguang Ren, Wenjing Yang, Long Lan

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院教育部人工智能重点实验室） ； Academy of Military Science（军事科学院） ； Bosch innovation software development (Wuxi) Co., Ltd.（博世创新软件开发（无锡）有限公司） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机学院） ； Shopee Pte. Ltd.（Shopee私人有限公司） 纠错

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

AI总结 提出MM-TRELLIS，融合多视图图像与LiDAR点云，通过点云引导和体素过滤策略，实现高质量3D车辆生成，在Waymo数据集上优于现有方法。

TailorMind: Towards Preference-Aligned Multimodal Content Generation

TailorMind: 面向偏好对齐的多模态内容生成

Hengji Zhou, Ye Liu, Yufeng Liu, Si Wu, Lianghao Xia, Liqiang Nie

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出TailorMind框架，通过超图协同过滤和文本梯度下降建模用户偏好，结合检索增强风格控制和跨模态一致性反射，实现无候选池的个性化多模态内容生成，在TailorBench上优于基线。

Comments 18 pages, 13 figures, 6 tables. Code available at https://github.com/iLearn-Lab/TailorMind