视觉大模型 / VLM

Personalization Toolkit: Training Free Personalization of Large Vision Language Models

个性化工具包：无需训练的大型视觉语言模型个性化

Soroush Seifi, Vaggelis Dorovatas, Matteo Cassinelli, Fabien Despinoy, Daniel Olmeda Reino, Rahaf Aljundi

机构 * Toyota Motor Europe（丰田欧洲公司） 纠错

专题命中 其他VLM ：vision language model(title)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出无需训练的LVLM个性化方法，通过预训练视觉基础模型提取特征，结合检索增强生成技术实现多概念个性化，适用于图像和视频。

Comments Accepted at Transactions on Machine Learning Research (TMLR) 2026

HuM-Eval: A Coarse-to-Fine Framework for Human-Centric Video Evaluation

HuM-Eval: 一种以人为中心的视频评估框架

Bingzi Zhang, Kaisi Guan, Ruihua Song

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） 纠错

专题命中 其他VLM ：vision language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出HuM-Eval框架，通过粗到细策略评估生成视频中的人体运动质量，实验显示其在人体相关性上达到58.2%的平均值，优于现有方法。

Comments Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2026)