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AI 大模型

视觉大模型 / VLM

视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。

2026-07-08 至 2026-07-08 共收录 4 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 其他VLM 4 篇

2604.11539 2026-07-08 cs.CV cs.AI 版本更新 62%

CLAY: Conditional Visual Similarity Modulation in Vision-Language Embedding Space

CLAY:视觉相似性模拟能力在视觉-语言嵌入空间中的条件性

Sohwi Lim, Lee Hyoseok, Jungjoon Park, Tae-Hyun Oh

机构 * KAIST(韩国科学技术院)

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

AI总结 CLAY通过重构预训练视觉-语言模型的嵌入空间,实现基于文本条件的灵活相似性计算,提升多条件检索效率与准确性。

Comments CVPR 2026, Project page: https://sohwi-lim.github.io/CLAY

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2607.05994 2026-07-08 cs.CV 新提交 57%

SparseCtrl-HOI: Sparse Temporal Control for Human-Object Interaction Video Generation

SparseCtrl-HOI:用于人机交互视频生成的稀疏时间控制

Shenbo Xie, Mingrui Cai, Xu Yang, Yifei Liu, Changxing Ding

机构 * South China University of Technology(华南理工大学)

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

AI总结 研究针对人机交互视频生成中建模物理动力学及时空协调复杂、现有方法依赖密集指导成本高且影响多样性的问题,提出SparseCtrl-HOI框架,用关键帧结合新机制和模块控制,构建数据集,降低标注开销,提升直播电商视频质量。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://mpi-lab.github.io/SparseCtrl-HOI

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2603.24690 2026-07-08 cs.CV 版本更新 57%

UniICL: Systematizing Unified Multimodal In-context Learning through a Capability-Oriented Taxonomy

UniICL:通过能力导向的分类系统化统一多模态上下文学习

Yicheng Xu, Jiangning Zhang, Zhucun Xue, Teng Hu, Ran Yi, Xiaobin Hu, Yong Liu, Dacheng Tao

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Shanghai Jiaotong University(上海交通大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

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

AI总结 本文提出能力导向的分类系统,通过构建UniICL-760K语料库和UniICL-Bench评估体系,提出Context-Adaptive Prototype Modulator模块,提升多模态少样本学习效果。

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2607.06015 2026-07-08 cs.SD 新提交 50%

Music I Care About: Automated Multimodal Benchmarking of LLM Music Perception Skills on (Almost) Any Music

我关心的音乐:对(几乎)任何音乐的大语言模型音乐感知技能进行自动化多模态基准测试

Tomáš Sourada, Katia Vendrame, Jan Hajič

机构 * Charles University(查尔斯大学) Brno University of Technology(布拉格技术大学)

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

AI总结 针对当前音乐基准测试的局限,引入MusICA-MetaBench框架,利用结构化符号表示和预定义模板生成按需基准测试,通过ChoraleBricks数据集展示并确定规模,经与基线比较证明能测音乐感知,推动了大语言模型音乐感知跨模态评估。

Comments 9 pages, 4 figures, 4 tables

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