视觉大模型 / VLM

Hijacking Robots with a Piece of Paper: A Systematic Study of Physical Prompt Injection in VLM-Controlled Robots

用一张纸劫持机器人：对VLM控制机器人的物理提示注入的系统研究

S. M . Bhagya P. Samarakoon, M. A. Viraj J. Muthugala, W. K. R. Sachinthana, Mohan Rajesh Elara

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

AI总结 该研究针对VLM控制的分拣机器人，系统分析了四类物理提示注入攻击的成功率，发现其存在显著脆弱性，且三种简单防御措施可大幅降低风险。

Radar4D-VLM: Proposal-Grounded Temporal 4D Radar Reasoning Across Frozen Language Models

Radar4D-VLM：基于提议的跨冻结语言模型的时序4D雷达推理

Jiaju Han, Xuemeng Sun, Qike Zhang, Xiang Chen, Luwei Yang, Jiahuan Long, Yiwei Wei, Jiujiang Guo, Chengyin Hu

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

AI总结 本文提出仅用雷达的时序视觉-语言模型Radar4D-VLM，结合提议的时序目标标记等，在K-Radar验证集上表现优异，且雷达标记接口兼容多款冻结语言骨干，为雷达多模态推理奠定基础。

Global Graph-Validated Optimization for VLM-based 3D Indoor Scene Generation

基于全局图验证的VLM驱动3D室内场景生成优化

Jialu Huang, Yingxuan You, Fei Wang, Zheng Dang

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

AI总结 该研究针对VLM驱动3D室内布局生成中全局一致性与物理可行性不足的问题，提出结合GSV与GPFS的混合策略，实现了该任务的当前最优性能。

Comments 15 pages, 8 figures

SpatialQ: Understanding 3D Gaussian Splatting Scene Quality via Visual-based MLLM

SpatialQ：基于视觉的多模态大语言模型（MLLM）理解3D Gaussian Splatting场景质量

Jingxuan Su, Shenglin Wang, Tiesong Zhao, Ge Li, Wei Gao

机构 * Peking University（北京大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Fuzhou University（福州大学） 纠错

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

AI总结 针对3DGS场景质量评估的局限，本文提出SpatialQ框架，通过VGGT编码器与Qwen-MLLM实现结构感知的多模态质量评估，解决传统IQA仅依赖2D线索的问题。

MVEI & EmObserver: Empowering MLLM-Oriented Visual Emotional Intelligence via Emotion Statement Judgement

MVEI与EmObserver：通过情感陈述判断增强面向MLLM的视觉情商

Daiqing Wu, Dongbao Yang, Jiashu Yao, Hongrui Zhang, Can Ma, Yu Zhou, Sicheng Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nankai University（南开大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型视觉情商评估缺失问题，引入情感陈述判断公式ESJ，开发INSETS及MVEI基准，构建EmObserver模型。通过实验评估，确立了ESJ、MVEI和EmObserver在推进面向MLLM的视觉情商方面的作用。

Agentic RAG-VLM: Affordance-Aware Retrieval-Augmented Generation with Self-Reflective Planning for Robotic Grasping

Agentic RAG-VLM：基于自反规划与可操作性感知的检索增强生成在机器人抓取中的应用

Tao Chen, Lizheng Liu, Jiaxu Wang, Ziyue Jiang, Ruiqi Tian, JiGuang Huo, Zhongxue Gan

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Kean University（肯恩大学） 纠错

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

AI总结 提出Agentic RAG-VLM框架，通过可操作性感知检索、场景图推理和自反规划，在杂乱环境中实现鲁棒抓取，成功率78.3%，比纯VLM基线提升53.3个百分点。

Comments 8 pages,5 figures,5 tables

SAGP: Semantic Affordance-Guided Grasp Planning via Coarse-Zone VLM Reasoning

SAGP：基于粗区域VLM推理的语义 affordance 引导抓取规划

Muhayy Ud Din, Irfan Hussain

机构 * Khalifa University（哈利法大学） ； KU Center for Autonomous Robotic Systems (KUCARS)（KU自主机器人系统中心（KUCARS）） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(title,title_cn)；vision-language model(abstract)

AI总结 SAGP是一种无训练的抓取规划框架，通过粗区域抽象层结合VLM推理与几何规划，在保持纯几何抓取高成功率的同时，提升了抓取的功能适用性，尤其适用于非对称带把手物体。

Comments Accepted in ICAME2026

From Bounding Boxes to Visual Reasoning: An On-Policy Data Annotation Tool for Vision-Language Models

从边界框到视觉推理：一种用于视觉语言模型的在线策略数据标注工具

Like Zhang, Runliang Niu, Shiqi Wang, Xiyu Hu, Qianli Xing, Pan Wang, Qingzu He, Qi Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； College of Computer Science, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） ； OPPO 纠错

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

AI总结 提出ScreenAnnotator，通过统一标注原子模式、在线策略循环与贝叶斯验证器，解决现有工具表达力不足、标注-训练脱节和数据复用性差的问题，实现高效多任务数据生成。

Comments 14 pages, 7 figures

FAS-R1: A Unified Multi-Task MLLM for Reasoning Face Anti-Spoofing

FAS-R1：用于推理人脸防伪的统一多任务多模态大语言模型（MLLM）

Hongyang Wang, Yichen Shi, Hongrui Li, Yiru Huo, Jun Feng, Zitong Yu

专题命中 视觉推理 ：MLLM(title,title_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出面向推理的两阶段多任务MLLM框架FAS-R1，结合DSA与DA-GRPO优化，在人脸防伪的分类、识别、定位任务中表现优异，性能优于对比系统且具备良好缩放性。

Decodable Is Not Grounded: A Vision-Ablation Arbiter for VLM Spatial Reasoning

可解码不等于已接地：用于VLM空间推理的视觉消融仲裁器

Chih-Ting Liao, Fei Shen, Xin Cao, Tat-Seng Chua

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种视觉消融仲裁方法，通过将图像替换为灰色空白，揭示视觉语言模型在空间推理中存在的三种接地机制：接地、先验和反转，并证明线性探针和转向恢复会系统性地高估模型的实际视觉接地能力。

Faithful Grounded Visual Reasoning via Learned Proxy-Tokens

通过学习的代理令牌实现忠实的接地视觉推理

Tom Hodemon, Mohamed Chaouch, Aboubacar Tuo, Angelique Loesch

机构 * CEA-LIST（法国原子能委员会-信息与系统技术实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；visual question answering(abstract)；grounding(abstract)

AI总结 提出Composer模型，利用基于学习代理令牌的视觉接地机制，通过离散符号指针显式索引图像潜在空间，在保持答案准确性的同时将视觉接地准确率提升9.0个百分点。

Comments Accepted at ICIP 2026. Code, model and data available at: https://github.com/CEA-LIST/Composer

Are Reasoning Vision-Language Models Robust to Semantic Visual Distractions?

推理视觉语言模型对语义视觉干扰具有鲁棒性吗？

Yizheng Sun, Mochuan Zhan, Yanan Ma, Jia Tong See, Yifan Wang, Ziyi Wang, Hao Li, Yang Cui, Wenhao Cai, Jingyu Sun, Chenghua Lin, Riza Batista-Navarro, Jingyuan Sun

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Marex ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 针对推理VLM在真实场景中易受语义视觉干扰的问题，提出Distract-Bench基准，发现推理VLM对语义干扰的鲁棒性低于感知退化，且干扰常被纳入推理过程导致错误答案。

Evolution of Accuracy and Visual-Cognitive Errors in a Decade of Vision-Language AI Models

十年视觉语言人工智能模型中准确性和视觉认知错误的演变

Shravan Murlidaran, Miguel P. Eckstein

机构 * Psychological & Brain Sciences, University of California, Santa Barbara（加利福尼亚大学圣巴巴拉分校心理与脑科学系） ； Department of Computer Science, University of California, Santa Barbara（加利福尼亚大学圣巴巴拉分校计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, Santa Barbara（加利福尼亚大学圣巴巴拉分校电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(summary_cn,abstract_cn)；vision language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；visual language model(abstract)

AI总结 研究十年间视觉语言模型进展，引入CSB数据集，评估模型在其上及MS-COCO样本中的准确性与视觉认知错误类型，发现MLLM消除简单与复杂场景描述准确性差距，几乎消除多数错误类型，为模型发展提供全面评估。

Unsupervised Multimodal Intent Discovery via MLLM-Guided Concept Generation and Semantic Propagation

通过MLLM引导的概念生成和语义传播进行无监督多模态意图发现

Yunjin Gu, Qianrui Zhou, Hua Xu

专题命中 视觉推理 ：MLLM(title,title_cn)

AI总结 该研究针对无监督多模态意图发现缺乏语义监督及可解释性差的问题，提出MCSP方法，通过MLLM引导的对比推理获取语义概念，再经语义传播生成伪标签，实验证明其性能优于现有方法且能产生可解释的簇。

Comments Accepted at ACM Multimedia 2026 (MM '26)

ChartProbe: A Diagnostic Study on Visual Reasoning through Perception, Grounding, and Simple Reasoning

ChartProbe：通过感知、定位与简单推理开展视觉推理的诊断研究

Mahsa Khoshnoodi, Sarah Adel Bargal

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

AI总结 本文提出诊断框架ChartProbe，发现视觉-语言模型可通过单独监督感知、定位等简单技能，在无需复杂推理数据的情况下提升复杂图表推理能力。

Evidence-RL: Towards Evidence-intensive Visual Reasoning

Evidence-RL：面向证据密集型视觉推理

Haojie Huang, Xinlei Yu, Chengming Xu, Zhangquan Chen, Cheng Yang, Qingdong He, Yu Yang, Jiangning Zhang, Xiaobin Hu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title)；VLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)

AI总结 针对视觉-语言模型依赖语言先验等问题，提出反事实证据解缠方法，结合GRPO框架在9个基准和4种骨干模型上优于现有基于RL的后训练方法。

Comments 22 pages, 10 figures

Recompute or Reuse? Diagnosing and Mitigating Textual Shortcuts in VLM Self-Reflection

重新计算还是复用？诊断与缓解视觉语言模型自反思中的文本捷径

Wenxiao Fan, Jingling Fu, Fang Li, Luohang Liu, Yu He, Lichen Ma, Zhiyang Yu, Weishan Bi, Junshi Huang, Yan Li, Gu Simiu, Kan Li

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

AI总结 该研究针对VLM自反思中存在的文本捷径问题，通过反事实分析诊断其特性，提出无需训练的FSAF干预，显著提升视觉更新率、降低先前答案率，为缓解VLM的文本复用偏差提供了有效方案。

Comments preprint

Reinforcing Dual-Path Reasoning in Spatial Vision Language Models

空间视觉语言模型中的双路径推理强化

Yatai Ji, An-Chieh Cheng, Yang Fu, Yukang Chen, Han Zhang, Zhaojing Yang, Wei Huang, Ka Chun Cheung, Song Han, Vidya Nariyambut Murali, Pavlo Molchanov, Jan Kautz, Simon See, Hongxu Yin, Ping Luo, Sifei Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； NVIDIA（英伟达） ； University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 提出SR-REAL框架，通过强化学习融合语言推理和3D检测推理两条路径，显著提升空间VLM在复杂几何推理任务中的性能。

Beyond Zooming: Learning Multi-Tool Visual Reasoning for Ultra-High-Resolution Remote Sensing

超越缩放：学习用于超高分辨率遥感的多工具视觉推理

Fengxiang Wang, Jiangnan Huang, Mingshuo Chen, Yueying Li, Yang Shi, Junwei Luo, Haoyu Wang, Yansheng Li, Jing Zhang, Haiyan Zhao, Wenjing Yang

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)

AI总结 针对超高分辨率遥感图像给多模态大语言模型带来的挑战，提出GeoMTVR数据集，结合监督微调与以工具注意力为重点的强化学习算法开发GeoLens，实验证明其在多工具视觉推理方面优于直接推理和单工具放大基线。

Continual Video-MLLM Adaptation over Evolving Domains

在不断演变的领域上进行连续视频 - MLLM 适应

Rui Cheng, Meixing Shi, Yuxiang Cai, Jingcai Guo, Jianwei Yin, Zhi Chen

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The University of Southern Queensland（南昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 研究视频多模态大语言模型对不断演变领域的适应问题，提出分布感知专家路由框架 DAER，通过保持领域隔离的轻量级专家、引入多种路由和优化机制，在域增量基准上评估，结果优于现有方法。

Comments Accepted to ACM MM 2026

Visual Para-Thinker++: A Single-Policy Multi-Agent Framework for Visual Reasoning

Visual Para-Thinker++：用于视觉推理的单策略多智能体框架

Haoran Xu, Hongyu Wang, Yifei Gao, Jiaze Li, Zizhao Tong, Xiaofeng Zhang, Xiaosong Yuan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Tianjin University（天津大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 提出Visual Para-Thinker++框架，通过共享MLLM策略实例化为多个角色智能体并行推理，结合多智能体能力注入和角色解耦优化，有效缓解视觉推理中的早期感知承诺和幻觉问题。

MindEdit-Bench: Benchmarking Object-Level Counterfactual Spatial Reasoning in VLMs from In-the-Wild Photos

MindEdit-Bench：基于野外照片的VLM中对象级反事实空间推理基准

Leyuan Yu, Xiao Tang, Minghao Liu, Xinyuan Li, Xiaokai Bai, Sheng Zhou, Qunshu Lin, Weihao Xuan, Naoto Yokoya

机构 * ZODA ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tongji University（同济大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 提出MindEdit-Bench基准，包含六项空间推理任务，其中两项新任务（L4和L5）测试对象级反事实推理，VLM平均准确率仅8%-31%，远低于人类的81%-97%。

Comments 18 pages, 7 figures. Dataset available at https://huggingface.co/datasets/ZODAOfficial/MindEdit-Bench

Outcome-Guided Distillation: A Teacher-Student Framework to Advance VLM Reasoning in Autonomous Driving

结果引导蒸馏：一种提升自动驾驶中视觉语言模型推理能力的师生框架

Zeyu Dong, Yimin Zhu, Yu Wu, Yu Sun

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Sunrise Technology Inc.（晨昇科技公司） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(title,summary_cn)；vision-language model(abstract)

AI总结 本研究提出结果引导蒸馏的师生框架，将VLM的显式推理与几何轨迹生成结合，在Waymo基准上使自动驾驶性能提升约24%，优于经典推理基线。

Cross-Task Dissociation in Frontier Vision-Language Model Theory of Mind

前沿视觉语言模型的心智理论跨任务解离

Kejia Zhang, Youran Sun, Chugang Yi, Haizhao Yang

机构 * University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 该研究评估9个前沿VLM在两项心理学衍生ToM任务中的表现，发现其ToM特征存在跨任务解离，无模型在两项任务中均接近典型发展成人，推理可改善部分模型在导演任务中的表现。

Do vision-language models search like humans? Reasoning tokens as a reaction-time analog in classic visual-search paradigms

视觉-语言模型的搜索方式与人类相似吗？经典视觉搜索范式中推理标记作为反应时间类似物

Farahnaz Wick

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究视觉-语言模型（VLM）在经典视觉搜索任务中是否表现出类似人类的行为模式，通过推理标记数量作为搜索努力度的指标，发现模型复现了部分人类特征但也存在关键差异。

The Last Visible Pixel: Probing Fine-Scale Perception in Vision-Language Models

最后一个可见像素：探究视觉-语言模型中的精细尺度感知

Lujun Li, Lama Sleem, Niccolo Gentile, Yangjie Xu, Yewei Song, Wenbo Wu, Radu State

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； Foyer S.A. ； Université Paris-Saclay（巴黎-萨克雷大学） 纠错

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

AI总结 提出FineSightBench基准，通过4-48像素尺度分离感知与推理任务，发现视觉-语言模型感知在12像素饱和，推理在更大尺度仍受限，揭示精细视觉推理的根本缺陷。

Comments 25 pages

Beacon: Knowing When and How to Perform Agentic Visual Reasoning

Beacon：智能体何时及如何执行智能体视觉推理

Qixun Wang, Yang Shi, Letian Cheng, Zhuoran Zhang, Yan He, Yuqi Tang, Qi Zhang, Xinlei Yu, Ruizhe Chen, Tianrun Xu, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Haotian Wang, Xianghua Ying

机构 * Peking University（北京大学） ； Kling Team（Kling团队） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； CUHK（香港中文大学） ； ZJU（浙江大学） ； THU（清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对现有智能体视觉推理模型模式适应性有限、工具增益被损害抵消的问题，提出Beacon模型，通过强化学习相关机制提升性能与适应性，在多基准上表现优异。

Comments 33 pages

MapReason-OSM: Can Vision-Language Models Make Graph-Verifiable Mobility Decisions from Street Maps ?

MapReason-OSM：视觉语言模型能否从街道地图中做出可图验证的移动决策？

Srinivas Venkatanarayanan, Clement Pakkam Isaac

机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出MapReason-OSM基准，通过自渲染OpenStreetMap面板和隐藏街道图，评估VLM在路由、设施定位等任务中做出可图验证的移动决策的能力，发现模型在图形成本推理和跨缩放一致性上表现不佳。

Comments 9 pages, 7 figures. Submitted to ACM SIGSPATIAL 2026 (Industrial Track). Code and data: https://github.com/Vi-Sri/mapreason-osm

MedClaw: Heuristic Agent Harness for Long-Horizon Surgical Video Reasoning

MedClaw：用于长程手术视频推理的启发式智能体框架

Yingying Fan, Penghui Du, Leyan Zhu, Runze He, Zimeng Wu, Yuxuan Zhang, Liang Chen, Jiahao Xie, Jiangtang Wang, Shuai Shao, Anchao Yang, Yutong Bai, Yan Wang

机构 * School of Automation and Intelligence, Beijing Jiaotong University（北京交通大学自动化与智能学院） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University（首都医科大学附属北京天坛医院） 纠错

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

AI总结 本研究提出MedClaw智能体框架，通过分离推理与感知、启发式技能蒸馏循环，在仅需约100个标注示例的情况下，于自建及公开手术视频基准MedClawBench上，显著优于现有一次性VLM和通用视频智能体。

Seeing Before Reasoning: Decoupling Perception and Reasoning for Shortcut-Resilient Multimodal On-Policy Self-Distillation

先看后思：解耦感知与推理以实现抗捷径的多模态在策略自蒸馏

Sihan Wang, Xiyao Liu, Lianqing Liu, Zhi Han

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（机器人与智能系统国家重点实验室，沈阳自动化研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 提出ViGOS框架，通过解耦感知和推理，在MLLM后训练中避免文本捷径，提升图像依赖行为。

Comments 29 pages, 5 figures, 8 tables; Project page: https://oedosoldier.github.io/ViGOS/