视觉大模型 / VLM

MotiMotion: Motion-Controlled Video Generation with Visual Reasoning

MotiMotion: 基于视觉推理的运动控制视频生成

Lee Hsin-Ying, Hanwen Jiang, Yiqun Mei, Jing Shi, Ming-Hsuan Yang, Zhixin Shu

机构 * University of California, Merced（加州大学梅尔茨分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title)；VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MotiMotion框架，通过将运动控制转化为推理生成问题，改进视频生成中因果关系和常识一致性，引入免训练视觉语言推理器和置信度感知控制方案，通过MotiBench基准测试验证其生成视频的合理性与交互性。

Comments ICML 2026. Project page: https://motimotion.github.io/

Bridging Structure and Language: Graph-Based Visual Reasoning for Autonomous Road Understanding

连接结构与语言：基于图的视觉推理用于自动驾驶道路理解

Lena Wild, Katie Z Luo, Marco Pavone

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； TRATON ； Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title)；vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出结合道路子基质（CRS）框架，通过图结构和开放词汇语义的联合执行，解决自动驾驶中道路结构理解的精度与语义灵活性之间的平衡问题。

Affordance-R1: Reinforcement Learning for Generalizable Affordance Reasoning in Multimodal Large Language Model

Affordance-R1: 为多模态大语言模型中的通用化 affordance 推理设计的强化学习

Hanqing Wang, Shaoyang Wang, Yiming Zhong, Zemin Yang, Jiamin Wang, Zhiqing Cui, Jiahao Yuan, Yifan Han, Mingyu Liu, Yuexin Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科技大学（广州）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Nanjing University of Information Science & Technology（南京信息工程大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Science（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(title)；grounding(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出 Affordance-R1，一种结合认知 CoT 引导的 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 的统一 affordance 地标框架，通过强化学习实现零样本泛化和测试时推理能力。

Leveraging Latent Visual Reasoning in Silence

利用沉默中的潜在视觉推理

Dongyao Zhu, Zhen Wang, Xi Xiao, Han Jiang, Saeed Vahidian, Wei-Lun Chao, Tanya Berger-Wolf, Yu Su, Raju Vatsavai, Jianyang Gu

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； UC, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Duke University（杜克大学） ； Boston University（波士顿大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文探讨了在推理过程中是否需要持续的潜在令牌，发现即使移除这些令牌或用随机噪声替代，性能影响较小，提出了一种基于注意力的奖励机制以促进潜在令牌与后续文本令牌的交互，从而提升视觉感知和视觉推理任务的性能。

CoLVR: Enhancing Exploratory Latent Visual Reasoning via Contrastive Optimization

CoLVR: 通过对比优化增强探索性潜在视觉推理

Ziyang Ding, Linjian Meng, Yiming Wu, Yuhan Li, Yuhao Liu, Zhen Zhao

机构 * Shandong University（山东大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CoLVR通过引入潜在对比训练框架，利用角度扰动引导学习多样化且探索性的表示，提升潜在视觉推理的探索能力，在VSP和Jigsaw任务中分别提升5.83%和8.00%。

V-ABS: Action-Observer Driven Beam Search for Dynamic Visual Reasoning

V-ABS：基于动作-观察者的动态视觉推理束搜索

Zhiwei Ning, Xuanang Gao, Jiaxi Cao, Gengming Zhang, Shengnan Ma, Wenwen Tong, Hanming Deng, Jie Yang, Wei Liu

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学图像处理与模式识别研究所） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医学机器人研究所） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出V-ABS框架，通过思考-行动-观察循环和熵适应加权算法，缓解IAO偏差，提升多模态模型在复杂视觉推理中的性能。

SYNCR: A Cross-Video Reasoning Benchmark with Synthetic Grounding

SYNCR: 一个具有合成接地的跨视频推理基准

Sara Ghazanfari, Siddharth Garg, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SYNCR通过合成数据评估多视频推理能力，发现现有模型在物理空间推理上表现不足，参数扩展和训练后优化能提升时间对齐能力，但无法可靠解决细粒度物理跟踪和全局空间合成问题。

Can Vision-Language Models Think from the Sky? Unifying UAV Reasoning and Generation

无人机视角下视觉语言模型能否思考？统一无人机推理与生成

Jintao Sun, Gangyi Ding, Donglin Di, Hu Zhang, Zhedong Zheng

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； CSIRO Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织 Data61 分部） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出UAVReason数据集，用于研究无人机视角下的统一推理与生成，通过改进模型在高海拔场景下的表现，提升视觉语言模型在复杂环境中的能力。

Comments 21 pages, 12 figures, 7 tables

SpatialBench: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Spatial Cognition

SpatialBench: 多模态大语言模型空间认知的基准测试

Peiran Xu, Sudong Wang, Yao Zhu, Jianing Li, Gege Qi, Yunjian Zhang

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； CAICT（中国科学院电子技术研究所） ； UCAS（中国科学技术大学） ； CUC（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SpatialBench基准，通过五级空间认知框架评估多模态大语言模型的空间能力，揭示模型在感知与符号推理间的性能差异。

V-MAGE: A Game Evaluation Framework for Assessing Vision-Centric Capabilities in Multimodal Large Language Models

V-MAGE：一种用于评估多模态大语言模型视觉能力的游戏评估框架

Xiangxi Zheng, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Ping Yu, Alex Jinpeng Wang, Rui Yan, Yuan Yao, Lijuan Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Central South University（中南大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(title,abstract)；visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 V-MAGE通过游戏化评估框架系统评估多模态大语言模型在动态交互环境中的视觉推理能力，揭示其在复杂场景中的性能局限，为提升模型视觉与推理能力提供改进方向。

Visual Reasoning through Tool-supervised Reinforcement Learning

通过工具监督强化学习进行视觉推理

Qihua Dong, Gozde Sahin, Pei Wang, Zhaowei Cai, Robik Shrestha, Hao Yang, Davide Modolo

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能研究院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出工具监督强化学习框架，通过简单可解释的视觉工具提升多模态大语言模型的复杂视觉推理能力，实验表明其高效且具备强大工具使用能力。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings. 17 pages

Addressing Overthinking in Large Vision-Language Models via Gated Perception-Reasoning Optimization

通过门控感知-推理优化解决大视觉-语言模型中的过度思考

Xingjian Diao, Zheyuan Liu, Chunhui Zhang, Weiyi Wu, Keyi Kong, Lin Shi, Kaize Ding, Soroush Vosoughi, Jiang Gui

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GPRO方法，通过动态路由计算路径提升大视觉-语言模型的推理效率与准确性，减少过度思考带来的冗余响应。

Comments Accepted to Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

POINTS-Long: Adaptive Dual-Mode Visual Reasoning in MLLMs

POINTS-Long: 基于人类视觉系统的自适应双模式视觉推理MLLM

Haicheng Wang, Yuan Liu, Yikun Liu, Zhemeng Yu, Zhongyin Zhao, Yangxiu You, Zilin Yu, Le Tian, Xiao Zhou, Jie Zhou, Weidi Xie, Yanfeng Wang

机构 * SAI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院） ； WeChat AI, Tencent（腾讯微信人工智能） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title)；multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 POINTS-Long引入动态视觉token缩放机制，通过聚焦模式和待机模式实现效率与精度的动态平衡，在细粒度视觉任务中保持最优性能，在长形式视觉理解中使用1/40-1/10的视觉token保留97.7-99.7%的精度，支持流式视觉理解。

Towards Responsible Multimodal Medical Reasoning via Context-Aligned Vision-Language Models

通过上下文对齐的视觉-语言模型实现负责任的多模态医疗推理

Sumra Khan, Sagar Chhabriya, Aizan Zafar, Sheeraz Arif, Amgad Muneer, Anas Zafar, Shaina Raza, Rizwan Qureshi

机构 * Salim Habib University（萨利姆·哈比卜大学） ； Institute of Business Administration Sukkur（苏库尔工商管理学院） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； The University of Texas MD Anderson Cancer Center（德克萨斯大学MD安德森癌症中心） ； Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种上下文对齐的框架，通过整合多种临床证据提升医疗多模态推理的可靠性与可信度，实验显示其在胸部X光数据集上提升了判别性能并减少幻觉关键词。

Fundus-R1: Training a Fundus-Reading MLLM with Knowledge-Aware Reasoning on Public Data

Fundus-R1: 基于公共数据训练具备知识感知推理能力的视网膜图像阅读MLLM

Yuchuan Deng, Qijie Wei, Kaiheng Qian, Jiazhen Liu, Zijie Xin, Bangxiang Lan, Jingyu Liu, Jianfeng Dong, Xirong Li

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Fundus-R1，通过公共数据集训练具备知识感知推理能力的视网膜图像阅读MLLM，采用RAG方法生成知识感知推理轨迹，并通过过程奖励增强RLVR，实验证明其在三个基准测试中优于多个基线模型。

Enhancing MLLM Spatial Understanding via Active 3D Scene Exploration for Multi-Perspective Reasoning

通过主动3D场景探索增强MLLM空间理解以实现多视角推理

Jiahua Chen, Qihong Tang, Weinong Wang, Qi Fan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种无需训练的框架，通过显式3D重建机制提升MLLM的空间理解能力，通过主动探索生成新视角，优于专门空间模型和通用MLLM。

HybridKV: Hybrid KV Cache Compression for Efficient Multimodal Large Language Model Inference

HybridKV: 为高效多模态大语言模型推理设计的混合KV缓存压缩

Bowen Zeng, Feiyang Ren, Jun Zhang, Xiaoling Gu, Ke Chen, Lidan Shou, Huan Li

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与数据安全国家重点实验室） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新区（滨江）区块链与数据安全研究院） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(title,abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出HybridKV框架，通过分层预算分配和不同压缩策略，有效减少KV缓存内存占用并提升解码速度，实验表明在11个多模态基准上内存减少达7.9倍，解码速度提升1.52倍，性能损失极小。

HiSpatial: Taming Hierarchical 3D Spatial Understanding in Vision-Language Models

HiSpatial：在视觉-语言模型中驯服层次化3D空间理解

Huizhi Liang, Yichao Shen, Yu Deng, Sicheng Xu, Zhiyuan Feng, Tong Zhang, Yaobo Liang, Jiaolong Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种层次化框架，通过分解VLM中3D空间理解的学习过程，从几何感知到抽象空间推理，生成多样化任务和场景的3D空间VQA对，提升视觉-语言模型的空间理解能力。

Comments Accepted by CVPR 2026. Project page: https://microsoft.github.io/HiSpatial

Q-Tacit: Image Quality Assessment via Latent Visual Reasoning

Q-Tacit: 通过潜在视觉推理进行图像质量评估

Yuxuan Jiang, Yixuan Li, Hanwei Zhu, Siyue Teng, Fan Zhang, David Bull

机构 * Visual Information Lab, University of Bristol（布里斯托大学视觉信息实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title)；vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Q-Tacit方法，通过在潜在质量空间中超越自然语言进行视觉推理，提升图像质量评估效果，实验表明其在更少token下表现优异。

Simulation to Rules: A Dual-VLM Framework for Formal Visual Planning

模拟到规则：一个双VLM框架用于正式视觉规划

Yilun Hao, Yongchao Chen, Chuchu Fan, Yang Zhang

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(title,abstract)；vision language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出VLMFP框架，结合SimVLM和GenVLM实现自动生成PDDL问题和领域文件，提升视觉规划的精确性和泛化能力。

Comments 40 pages, 6 figures, 13 tables

ANTS: Adaptive Negative Textual Space Shaping for OOD Detection via Test-Time MLLM Understanding and Reasoning

ANTS: 通过测试时MLLM理解和推理实现的自适应负文本空间塑造用于OOD检测

Wenjie Zhu, Yabin Zhang, Xin Jin, Wenjun Zeng, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东部技术研究院） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ANTs通过利用多模态大语言模型的理解和推理能力，构建自适应负文本空间，提升OOD检测的准确性和适应性，实验表明在ImageNet上FPR95降低3.1%。

Comments Accepted by CVPR2026, Project Page: https://zhuwenjie98.github.io/ANTS-project-page/

Reading $\neq$ Seeing: Diagnosing and Closing the Typography Gap in Vision-Language Models

阅读≠视觉：诊断和缩小视觉语言模型中的字形差距

Heng Zhou, Ao Yu, Li Kang, Yuchen Fan, Yutao Fan, Xiufeng Song, Hejia Geng, Yiran Qin

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文研究了视觉语言模型在字形识别上的不足，发现字体风格检测能力差，通过微调提升模型性能，揭示训练数据缺失问题，并提出需架构创新以改进关系性视觉推理。

Learning to Think Fast and Slow for Visual Language Models

学习快速与缓慢思考以提升视觉语言模型

Chenyu Lin, Cheng Chi, Jinlin Wu, Sharon Li, Kaiyang Zhou

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual language model(title,abstract)；visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DualMindVLM通过双模式思考机制提升视觉语言模型的推理效率和性能。

Traffic-MLLM: Curiosity-Regularized Supervised Learning for Traffic Scenario Case-Based Reasoning

Traffic-MLLM: 基于好奇心正则化的交通场景案例推理监督学习

Waikit Xiu, Qiang Lu, Bingchen Liu, Chen Sun, Xiying Li

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Traffic-MLLM通过好奇心驱动的结构化案例学习，提升多模态交通场景推理的鲁棒性和适应性。

Can Vision Language Models Assess Graphic Design Aesthetics? A Benchmark, Evaluation, and Dataset Perspective

视觉语言模型能否评估图形设计的审美？一个基准、评估和数据集的视角

Arctanx An, Shizhao Sun, Danqing Huang, Mingxi Cheng, Yan Gao, Ji Li, Yu Qiao, Jiang Bian

机构 * Peking University（北京大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Microsoft（微软） ； Central South University（中南大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision language model(title,abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出AesEval-Bench基准，系统评估视觉语言模型在图形设计审美评估中的性能，并构建训练数据集以提升模型在该领域的表现。

Comments ICLR 2026

CodeV: Code with Images for Faithful Visual Reasoning via Tool-Aware Policy Optimization

CodeV: 通过工具感知策略优化实现基于图像的代码推理

Xinhai Hou, Shaoyuan Xu, Manan Biyani, Moyan Li, Jia Liu, Todd C. Hollon, Bryan Wang

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CodeV通过工具感知策略优化提升视觉推理的忠实度，实现更高准确率和更可靠的工具使用。

Diagnosing Causal Reasoning in Vision-Language Models via Structured Relevance Graphs

通过结构化相关性图诊断视觉-语言模型中的因果推理

Dhita Putri Pratama, Soyeon Caren Han, Yihao Ding

机构 * University of Melbourne（墨尔本大学） ； The University of Western Australia（西澳大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ViLCaR基准，通过结构化相关性图评估视觉-语言模型的因果推理能力，发现其局限性源于结构指导不足而非推理能力不足。

Seeing Clearly, Reasoning Confidently: Plug-and-Play Remedies for Vision Language Model Blindness

清晰可见，自信推理：用于视觉语言模型盲点的即插即用修复方法

Xin Hu, Haomiao Ni, Yunbei Zhang, Jihun Hamm, Zechen Li, Zhengming Ding

机构 * Department of Computer Science, Tulane University（路易斯安那大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Memphis（密苏里大学计算机科学系） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision language model(title,abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种无需微调的即插即用模块，通过细化视觉标记和丰富文本提示，提升VLM对罕见物体的推理能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

Test-Time Computing for Referring Multimodal Large Language Models

测试时计算用于指代多模态大语言模型

Mingrui Wu, Hao Chen, Jiayi Ji, Xiaoshuai Sun, Zhiyuan Liu, Liujuan Cao, Ming-Ming Cheng, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（多媒体可信感知与高效计算重点实验室，中国教育部，厦门大学） ； VCIP, CS, Nankai University（VCIP，计算机科学，南开大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(title,abstract)；visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ControlMLLM++通过注入可学习的视觉提示实现多模态大语言模型的测试时适应，提升细粒度视觉推理能力。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2407.21534

RetouchIQ: MLLM Agents for Instruction-Based Image Retouching with Generalist Reward

RetouchIQ: 基于指令的图像修复MLLM代理与通用奖励模型

Qiucheng Wu, Jing Shi, Simon Jenni, Kushal Kafle, Tianyu Wang, Shiyu Chang, Handong Zhao

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 RetouchIQ通过通用奖励模型提升指令基于图像编辑的语义一致性和感知质量，展现灵活可解释的编辑能力。

Comments 10 pages, 6 figures