视觉大模型 / VLM

SOWing Information: Cultivating Contextual Coherence with MLLMs in Image Generation

信息播种：利用大规模语言模型在图像生成中培养上下文一致性

Yuhan Pei, Ruoyu Wang, Yongqi Yang, Ye Zhu, Olga Russakovsky, Yu Wu

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） 纠错

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出SOW方法，通过多模态大语言模型实现文本-视觉到图像生成，提升图像像素级条件保真度和视觉语义一致性。

Comments Project page: https://pyh-129.github.io/SOW/

Plug-and-play Class-aware Knowledge Injection for Prompt Learning with Visual-Language Model

即插即用的类感知知识注入用于具有视觉-语言模型的提示学习

Junhui Yin, Nan Pu, Xinyu Zhang, Lingfeng Yang, Lin Wu, Xiaojie Wang, Zhun Zhong

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Swansea University（斯旺西大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CAKI框架，通过类特定提示生成和查询-键提示匹配，补充现有方法中的类特定知识，提升基类和新类的性能。

Comments Accepted by International Journal of Computer Vision

DexSim2Real: Foundation Model-Guided Sim-to-Real Transfer for Generalizable Dexterous Manipulation

DexSim2Real: 基于基础模型的仿真到现实迁移用于通用的灵巧操作

Zijian Zeng, Fei Ding, Huiming Yang, Xianwei Li, Yuhao Liao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Bengbu University（Bengbu大学） ； UCSI University（UCSI大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DexSim2Real框架，结合基础模型引导的域随机化、触觉视觉交叉注意力策略和渐进技能课程，提升灵巧操作的仿真到现实迁移性能，实验表明其在现实世界中的成功率达到78.2%。

Comments 13 pages, 2 figures, 5 tables

MER 2026: From Discriminative Emotion Recognition to Generative Emotion Understanding

MER 2026：从判别性情感识别到生成性情感理解

Zheng Lian, Xiaojiang Peng, Kele Xu, Ziyu Jia, Xinyi Che, Zebang Cheng, Fei Ma, Laizhong Cui, Yazhou Zhang, Xin Liu, Liang Yang, Jia Li, Fan Zhang, Liumeng Xue, Erik Cambria, Guoying Zhao, Bjorn W. Schuller, Jianhua Tao

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(abstract)

AI总结 MER2026延续系列挑战趋势，包含四个赛道，聚焦双人交互、细粒度识别、偏好预测和生理信号情感识别。