视觉大模型 / VLM

Towards Unified Multimodal Misinformation Detection in Social Media: A Benchmark Dataset and Baseline

面向社交媒体中统一的多模态虚假信息检测：基准数据集与基线模型

Haiyang Li, Yaxiong Wang, Shengeng Tang, Yuchen Zhang, Lianwei Wu, Lechao Cheng, Liu Liu, Chaofeng Dong, Zhun Zhong

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（计算机科学与信息工程学院，合肥工业大学） ； School of Computer Science and Technology, Northwestern Polytechnical University（计算机科学与技术学院，西北工业大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 该研究构建了含9.8万样本的OmniFake基准数据集，提出UMFDet框架，实现对人工与AI生成两类多模态虚假内容的统一检测，性能优于专用基线。

RefBench-PRO: Perceptual and Reasoning Oriented Benchmark for Referring Expression Comprehension

RefBench-PRO：面向感知与推理的指称表达理解基准

Tianyi Gao, Hao Li, Han Fang, Xin Wei, Xiaodong Dong, Hongbo Sun, Ye Yuan, Zhongjiang He, Jinglin Xu, Jingmin Xin, Hao Sun

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（国家人机混合增强智能重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（国家视觉信息与应用工程技术研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究院（TeleAI）） ； China Telecom（中国电信） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 RefBench-PRO提出一个面向感知与推理的指称表达理解基准，通过分解指称表达为感知和推理两个维度，设计六个逐步递增的挑战任务，并引入Ref-R1强化学习方案提升定位精度，实现对多模态大语言模型的可解释评估。

Toward Robust In-Context Segmentation via Concept Guidance

通过概念引导实现鲁棒的上下文分割

Zhigang Chen, Xiawu Zheng, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（厦门大学多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出概念引导的上下文分割（CG-ICS），通过提取参考图像的高层语义概念而非仅依赖低层视觉匹配，结合文本概念与视觉示例，显著提升分割准确性和鲁棒性。

Comments ECCV 2026

EgoSim: Egocentric World Simulator for Embodied Interaction Generation

EgoSim：用于具身交互生成的视角世界模拟器

Jinkun Hao, Mingda Jia, Ruiyan Wang, Hongrui Zhu, Jiafei Cao, Xihui Liu, Ran Yi, Lizhuang Ma, Jiangmiao Pang, Xudong Xu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 EgoSim通过建模可更新的世界状态，解决现有视角模拟器在3D grounding和动态更新上的不足，生成空间一致的交互视频并支持跨具身迁移。

Comments Project Page: egosimulator.github.io

SpotSound: Enhancing Large Audio-Language Models with Fine-Grained Temporal Grounding

SpotSound: 通过细粒度时间定位增强大音频-语言模型

Luoyi Sun, Xiao Zhou, Zeqian Li, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； SAI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)

AI总结 SpotSound通过引入新的训练目标和挑战性基准，提升了大音频-语言模型在时间定位任务中的性能，同时保持了通用任务的鲁棒性。

GEAR: Reconstruction of Classical Paintings via Geometry Grounding and Appearance Restitution

GEAR：通过几何定位和外观还原重建古典绘画

Qinyu Zhang, Xinda Liu, Yunchen Li, Yunzhuo Liu, Chenxi Hu, Kang Li, Guohua Geng

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)

AI总结 研究旨在解决从单幅古典绘画重建3D场景的难题，提出免训练的GEAR框架，先通过几何定位增强3D高斯重建稳定性，再在空间约束下恢复外观，经实验验证其在多方面优于基线，还构建了相关基准。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Like a bilingual baby: The advantage of visually grounding a bilingual language model

像双语婴儿一样：视觉基础双语语言模型的优势

Khai-Nguyen Nguyen, Zixin Tang, Ankur Mali, Mary ALexandria Kelly

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)

AI总结 研究旨在探讨视觉基础对双语语言模型的影响，通过在英西双语图像及字幕上训练LSTM模型，发现视觉基础能提升模型对语义相似性的理解及降低困惑度，为视觉基础语言模型优势提供证据，指出需更多自然语言数据。

Comments Preprint, 7 pages, 2 tables, 1 figure

Veritas: Grounding LLM Agents for Reliable Vulnerability Reasoning over Stripped Binaries

Veritas：一种语义导向的代理框架，用于二进制中的内存破坏漏洞检测

Xinran Zheng, Alfredo Pesoli, Marco Valleri, Suman Jana, Lorenzo Cavallaro

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)

AI总结 Veritas通过结合静态切片、双视角LLM检测器和多代理验证器，利用语义基础和运行时证据检测二进制中的内存破坏漏洞，实现了90%的召回率，并在实际应用中发现了一个未知的Apple漏洞。

EntSQL: A Benchmark for Grounding Text-to-SQL in Long-Context Enterprise Knowledge

EntSQL：一个将Text-to-SQL置于长上下文企业知识中的基准

Chengxi Liao, Tao Xu, Zulong Chen, Chuanfei Xu, Yiyan Wang, Xinyun Wang, Yanlong Zhang, Xiaojun Chen, Zhibo Yang, Zeyi Wen

机构 * HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)

AI总结 提出EntSQL基准，通过包含1066个跨五个业务领域的中英文对齐示例，评估LLM在长上下文企业文档中基于私有业务知识生成SQL的能力，最佳系统仅达15.9%准确率。

TagSpeech: End-to-End Multi-Speaker ASR and Diarization with Fine-Grained Temporal Grounding

TagSpeech：基于细粒度时间定位的端到端多说话人自动语音识别与说话人分离

Mingyue Huo, Yiwen Shao, Yuheng Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)

AI总结 研究提出TagSpeech框架，利用时间锚点定位技术联合多说话人ASR与说话人分离。通过关键设计解决细粒度对齐挑战，端到端建模“谁在何时说了什么”。实验显示其在DER上优于基线，采用参数高效训练范式，低计算成本获强性能。

Comments Accepted to ACL2026 Main Oral; v2: added overlap analysis in Section 5.2

Drag, Infer, Reproject: Grounding LLMs through Spatial Interaction for Image Clustering

拖拽、推断、重投影：通过空间交互为图像聚类的LLM基础

Yang Liu, Xuxin Tang, Jiahao Xu, Chris North

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)

AI总结 提出CriterionSI方法，利用大语言模型从用户拖拽交互中推断聚类标准，并引导重投影，实现渐进式标准对齐的图像聚类布局。

Beyond Acoustic Prefixes: Persistent Grounding in Serialized Acoustic Memory for LLM-Based Multi-Talker Speech Recognition

超越声学前缀：基于序列化声学记忆的持久接地用于基于LLM的多说话人语音识别

Hao Shi, Yuan Gao, Xugang Lu, Tatsuya Kawahara

机构 * Graduate School of Informatics, Kyoto University（京都大学信息学研究科） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)

AI总结 针对LLM在多说话人ASR中性能下降的问题，提出持久接地于序列化声学记忆的方法，通过解纠缠说话人表征和门控残差交叉注意力，显著提升三说话人混合场景的识别效果。

MarkIt: Training-Free Visual Markers for Precise Video Temporal Grounding

MarkIt: 免训练视觉标记用于精确视频时间定位

Pengcheng Fang, Yuxia Chen, Xiaohao Cai

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)

AI总结 提出免训练框架MarkIt，通过无标注查询到掩码桥接生成标记视频，增强视频语言大模型的时间定位能力，在多个基准上取得最优结果。

A Sensitivity Analysis of Multi-Event Audio Grounding in Audio LLMs

音频大语言模型中多事件音频定位的敏感性分析

Taehan Lee, Jaehan Jung, Hyukjun Lee

机构 * Sogang University（ソンガン大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)

AI总结 通过大规模评估，发现音频大语言模型在复杂声学场景中事件数量增加会导致真阳性率下降和假阳性率上升，提示词则引入权衡，模型对多事件音频更不确定。

Comments 6 pages, Accepted to Interspeech 2026

Hunyuan3D-Buffalo 1.0: A Unified Multimodal Model for Scalable 3D Generation, Understanding, and Editing

Hunyuan3D-Buffalo 1.0：用于可扩展3D生成、理解与编辑的统一多模态模型

Junliang Ye, Kenkun Liu, Guocun Wang, Yang Li, Yansong Qu, Chunshi Wang, Jingwei Xu, Yunhan Yang, Zibo Zhao, Jiachen Xu, Jiaao Yu, Lifu Wang, Zhihao Liang, Xin Huang, Zhuo Chen, Chunchao Guo

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 Hunyuan3D-Buffalo 1.0是支持3D理解、文本到3D生成等功能的统一多模态模型，构建87M规模语料库训练，在相关基准上达SOTA或领先性能，验证了统一训练的有效性。

Comments Project Page: https://tencent-hunyuan.github.io/Hunyuan3D-Buffalo1.0

ForgeryVCR: Visual-Centric Reasoning via Efficient Forensic Tools in MLLMs for Image Forgery Detection and Localization

ForgeryVCR: 通过高效的取证工具在MLLMs中实现视觉中心推理用于图像伪造检测与定位

Youqi Wang, Shen Chen, Haowei Wang, Rongxuan Peng, Taiping Yao, Shunquan Tan, Changsheng Chen, Bin Li, Shouhong Ding

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ForgeryVCR通过高效的取证工具实现视觉中心推理，提升图像伪造检测与定位的性能。

RoboAtlas: Contextual Active SLAM

RoboAtlas：上下文感知主动SLAM

Alexander Schperberg, Shivam K. Panda, Abraham P. Vinod, Rokaha Bhagawan, M. K. Jawed, Stefano Di Cairano

机构 * Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出RoboAtlas框架，通过上下文感知的多臂赌博机平衡几何探索与语义推理，结合3D语义地图OpenRoboVox，在真实环境中实现100%任务成功率，并在GOAT-Bench上以90.6%成功率达到SOTA。

Comments Alexander Schperberg and Shivam K. Panda made equal contribution

SpatialCLI: Learning to Reason With Spatial Tools, Then Without Them

SpatialCLI：先借助空间工具进行推理，再脱离工具进行推理

Yang Zhou, Zixuan Huang, Sunzhu Li, Zhuo Yang, Chen Zhang, Shunian Chen, Caijun Yan, Jianyao Xu, Shunyu Liu, Weijie Fu, Peiliang Li, Xiaozhi Chen, Yuxiang Cai

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出SpatialCLI框架，通过三个阶段让视觉语言模型先借助专用空间工具推理，再内化感知能力，在MindCube上大幅提升了Qwen3-VL-8B-Instruct的性能，表现优于对比模型。

Tarot-SAM3: Training-free SAM3 for Any Referring Expression Segmentation

Tarot-SAM3: 无需训练的SAM3用于任意指称表达分割

Weiming Zhang, Dingwen Xiao, Songyue Guo, Guangyu Xiang, Shiqi Wen, Minwei Zhao, Lei Chen, Lin Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Tarot-SAM3通过引入推理辅助提示和自修复机制，实现对任意指称表达的高效分割，有效解决传统方法对长或隐含表达的处理难题。

Comments We need to make a huge revision

DeceptionX: From Multimodal Evidence to Explainable Deception Detection

DeceptionX: 基于多模态大语言模型的可解释欺骗检测

Jiayu Zhang, Shuo Ye, Jiajian Huang, Yawen Cui, Taorui Wang, Wei Xia, Zeheng Wang, Haowen Tang, Yelin Wang, Hui Ma, Zitong Yu

机构 * Great Bay University（大湾区大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出DeceptionX框架，将欺骗检测从黑箱分类转变为可解释的观察-思考-总结推理过程，通过构建DeceptChain数据集和三阶段训练管道，在标准基准上超越现有方法，同时提供专家级可解释推理路径。

SHOVIR: A Benchmark for Evaluating Vision Shortcut Learning in Radiology Report Generation

SHOVIR：评估放射学报告生成中视觉捷径学习的基准

Filippo Ruffini, Marco Salmé, Rosa Sicilia, Valerio Guarrasi, Paolo Soda

机构 * UniCamillus-Saint Camillus International University of Health Sciences, Rome, Italy（乌尼卡米尔斯-圣卡米卢斯国际健康科学大学，意大利罗马） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SHOVIR基准，通过遮挡实验检测放射学报告生成模型是否依赖视觉捷径而非真实病理证据，发现高报告质量模型未必具有良好空间定位能力。

Sat2RealCity: Geometry-Aware and Appearance-Controllable 3D Urban Generation from Satellite Imagery

Sat2RealCity：基于卫星图像的几何感知与外观可控的3D城市生成

Xinliang Wang, Yijie Kang, Zhenyu Wu, Yifeng Shi

机构 * KE Holdings Inc.（KE控股公司） ； Beijing, China（中国北京） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对卫星图像3D城市生成问题，Sat2RealCity框架利用对象级3D生成先验，通过分解城市为地理定位建筑实体，结合构建的数据集，引入空间定位策略、设计外观引导机制及构建语义管道，实现良好的地理对齐、风格一致和资产合成。

Comments The first two authors contributed equally. The fourth author is the corresponding author

VLMGuard: Bootstrapping Malicious Prompt Detectors from Unlabeled Vision-Language Prompts in the Wild

VLMGuard：从野生未标记视觉语言提示中引导恶意提示检测器

Junlin Fang, Wenyu Chen, Reshmi Ghosh, Robert Sim, Ahmed Salem, Vitor R. Carvalho, Emily Lawton, Sharon Li, Jack W. Stokes, Sean Du

机构 * College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； School of Physical and Mathematical Sciences（物理与数学科学学院） ； Microsoft Corp.（微软公司） ； Department of Computer Sciences（计算机科学系） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对视觉语言模型易受恶意输入影响的问题，提出VLMGuard框架，利用野生未标记用户提示，通过自动恶意估计分数区分良性和恶意样本，训练二进制提示分类器，无需额外人工标注，效果优于现有方法。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research (07/2026)

MSPL: Multi-Step Pseudo-Labeling for Open-Vocabulary Object Detection

MSPL: 用于开放词汇目标检测的多步伪标签方法

Hojun Choi, Youngsun Lim, Jaeyo Shin, Hyunjung Shim

机构 * KAIST AI（韩国韩世大学AI研究所） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；visual reasoning(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MSPL框架，通过多步视觉推理（目标定位、类别识别、背景确认）生成伪标签，解决开放词汇检测中单步图像-文本匹配忽略中间推理步骤的问题，在OV-COCO和OV-LVIS上取得最优性能。

Comments This paper has been accepted by ECCV 2026

BORA: Bridging Offline Reinforcement Learning and Online Residual Adaptation for Real-World Dexterous VLA Models

BORA: 弥合离线强化学习与在线残差适应以实现真实世界灵巧VLA模型

Zhongxi Chen, Yifan Han, Yanming Shao, Huanming Liu, Congsheng Xu, Xiaoyu Chen, Yao Mu, Wenzhao Lian

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出BORA框架，通过离线构建动作条件价值引导的评论家，并结合在线冻结VLA基础、引入人类在环的分块残差适应机制，解决灵巧操作中高维探索导致的时间不一致、样本低效和硬件风险问题，在五个真实灵巧任务上平均成功率提升33%。

Comments 24 pages,11 figures

ViVa: A Video-Generative Value Model for Robot Reinforcement Learning

ViVa：用于机器人强化学习的视频生成价值模型

Jindi Lv, Hao Li, Jie Li, Fankun Kong, Yang Wang, Pengfei Yi, Yifei Nie, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Chaojun Ni, Qiuping Deng, Hengtao Li, Jiancheng Lv, Guan Huang

机构 * GigaAI ； Sichuan University（四川大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ViVa，利用预训练视频生成器联合预测未来本体感受和标量价值，通过时空先验实现可靠价值估计，在三个任务中取得最优结果，与RECAP结合平均成功率达80%。

Restoring Linguistic Grounding in VLA Models via Train-Free Attention Recalibration

恢复VLA模型中的语言基础：无需训练的注意力重校准方法

Ninghao Zhang, Bin Zhu, Shijie Zhou, Jingjing Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对VLA模型在分布外指令下出现“语言盲视”问题，提出无需训练的注意力重校准方法IGAR，通过调整注意力分布恢复语言指令影响，在LIBERO基准和真实机器人上有效减少错误执行。

Certifiable Safe RLHF: Semantic Grounding and Fixed Penalty Constraint Optimization for Safer LLM Alignment

可认证安全RLHF：基于语义基础与固定惩罚约束优化的更安全大语言模型对齐

Kartik Pandit, Sourav Ganguly, Arnesh Banerjee, Shaahin Angizi, Arnob Ghosh

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Department of Computer Engineering（计算机工程系） ； Heritage Institute of Technology（遗产理工学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对现有RLHF方法依赖奖励/成本函数和双变量调优导致性能敏感且缺乏可证明安全保证的问题，提出CS-RLHF，通过语义基础成本模型和固定惩罚约束优化，实现可认证安全对齐，效率提升至少5倍。

ProAct: A Benchmark and Multimodal Framework for Structure-Aware Proactive Response

ProAct：用于结构感知主动响应的基准和多模态框架

Xiaomeng Zhu, Fengming Zhu, Weijie Zhou, Ye Tian, Zhenlin Hu, Yufei Huang, Yuchun Guo, Xinyu Wu, Zhengyou Zhang, Fangzhen Lin, Xuantang Xiong

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), Hong Kong SAR, China（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Tencent, Shenzhen, China（腾讯（中国深圳）） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China（深圳先进技术研究所（SIAT），中国科学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)

AI总结 针对主动智能体开发受资源缺乏阻碍的问题，引入ProAct-75基准，提出由多模态大语言模型驱动的ProAct-Helper，其利用任务图进行行动选择，实验证明该方法在触发检测等方面优于闭源模型。

Symmetric Entropy-Constrained Video Coding for Machines

面向机器的对称熵约束视频编码

Yuxiao Sun, Meiqin Liu, Chao Yao, Qi Tang, Jian Jin, Weisi Lin, Frederic Dufaux, Yao Zhao

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)

AI总结 提出SEC-VCM框架，通过双向熵约束机制对称对齐视频编解码器与视觉骨干网络，保留语义并丢弃无关信息，结合语义-像素双路径融合提升机器视觉任务性能，在多项任务上显著优于H.266/VVC。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Image Processing. This is the author's accepted manuscript (AAM)