视觉大模型 / VLM

One Model, Many Graphs: Learning over Attributed Graphs across Heterogeneous Modalities with Vision-Language Models

一个模型，多种图：使用视觉语言模型在异构模态的属性图上进行学习

Jiayi Yang, Yifang Chen, Yuanfu Sun, Jiajin Liu, Qiaoyu Tan

机构 * New York University Shanghai（纽约大学上海分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究利用视觉语言模型解决属性图模态异质性问题，提出OMG-VLM框架，以预训练VLM为共享主干，引入结构感知图适配器，在节点分类和链接预测等任务中表现出色，优于现有基线且泛化能力强。

Dual Adversarial Fine-tuning for Enhancing Robustness of Large Vision Language Model

用于增强大型视觉语言模型鲁棒性的对偶对抗微调

Sibo Wang, Jie Zhang, Shiguang Shan, Xilin Chen, Wen Gao

专题命中 VLM训练与架构 ：vision language model(title)；LLaVA(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)

AI总结 针对大型视觉语言模型视觉输入易受攻击且现有防御方法缺乏通用性的问题，提出对偶对抗微调框架，通过联合优化视觉和语义监督信号增强模型鲁棒性，实验证明该方法在多任务对抗鲁棒性评估中表现优异。

Why Do Vision Language Models Struggle To Recognize Human Emotions?

为什么视觉语言模型难以识别人类情绪？

Madhav Agarwal, Sotirios A. Tsaftaris, Laura Sevilla-Lara, Steven McDonagh

机构 * The University of Edinburgh, UK（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision language model(title)；VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文探讨视觉语言模型在识别人类情绪上的不足，指出面部表情识别任务的连续性和动态性导致模型存在连续性和时间信息处理的漏洞，提出改进采样策略和多阶段上下文增强方法以提升情绪识别能力。

Comments European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

T2T-VICL: Cross-Task Visual In-Context Learning via Implicit Text-Driven VLMs

T2T-VICL：通过隐式文本驱动的视觉语言模型进行跨任务视觉上下文学习

Shao-Jun Xia, Huixin Zhang, Zhengzhong Tu

机构 * Duke University（杜克大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究跨任务视觉上下文学习问题，提出T2T-VICL协作式提示转移框架，通过大教师VLM生成结构化描述构建数据集，提炼能力到轻量级学生VLM，实验表明该框架能改进任务感知对齐，揭示跨任务VICL的潜力与局限。

Comments 22 pages, 6 figures, under submission

Stochastic Meta-Unlearning: Bridging Language Backbone and Multimodal Unlearning

随机元遗忘：连接语言主干与多模态遗忘

Zijie Liu, Jinhao Duan, Gaowen Liu, Sijia Liu, Tianlong Chen

机构 * UNC at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Cisco Research（思科研究院） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究视觉语言模型的机器遗忘问题，提出随机元遗忘框架，利用VLM级反馈学习初始化，经内、外循环更新语言主干，实验证明该方法在遗忘-保留权衡上表现最佳，能提升准确率且可迁移。

Comments 15 pages

ViMax: Agentic Video Generation

ViMax: 智能体视频生成

Lingxuan Huang, Sizhe He, Hengji Zhou, Liqiang Nie, Lianghao Xia, Chao Huang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； 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 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出ViMax框架，通过多智能体协作实现长视频生成，利用分层叙事引擎和视觉一致性机制，保证叙事连贯性和视觉一致性。

Comments 20 pages, 13 figures

Content is What Remains: Invariant Speech Tokenization from Parallel Utterances

内容是留存之物：基于平行话语的不变语音分词

Laurin Wagner, Bernhard Thallinger, Miroslav Stankovic, Mario Zusag

机构 * nyra labs（nyra实验室） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)

AI总结 研究针对离散语音分词器问题，提出PINT方法，通过微调SSL编码器及相关损失和增强来提取共享残差，降低条件熵，使词元保留时间基础，实验证明该方法能有效提升效果，正确不变性对高效学习很关键。

Comments Accepted at Interspeech 2026

VENOMREC: Cross-Modal Interactive Poisoning for Targeted Promotion in Multimodal LLM Recommender Systems

VENOMREC: 多模态交互性污染用于多模态大语言模型推荐系统中的定向推广

Guowei Guan, Yurong Hao, Jiaming Zhang, Tiantong Wu, Fuyao Zhang, Tianxiang Chen, Longtao Huang, Cyril Leung, Wei Yang Bryan Lim

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)

AI总结 VENOMREC通过跨模态交互性污染技术，在多模态大语言模型推荐系统中实现定向推广，有效提升推荐性能。