Beihang University（北京航空航天大学）

SAM3D-Guided Object-Centric Representation Alignment for Vision-Language-Action Models

用于视觉-语言-动作模型的SAM3D引导的以对象为中心的表示对齐

Zonghe Liu, Shanyuan Jie, Xiaoquan Sun, Chen Cao, Zetian Xu, Zongsheng Liu, Jiayu Chen

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Infiforce（英飞拓） 纠错

AI总结 针对视觉-语言-动作模型缺乏目标对象细粒度3D理解的问题，提出以对象为中心的3D表示对齐框架，利用SAM3D提供3D先验，经定位、生成掩码、提取表示等步骤与视觉特征对齐，实验证明其可提升模型性能，尤其在长时操纵场景有效。

Comments 8 pages, 4 figures

ScaleResfusion: Residual Rectified Flow based on Residual Vector Field

ScaleResfusion：基于残差向量场的残差整流流

Zhenning Shi, Chen Xu, Junhao Zhang, Kefei Zhang, Linjie Liu, Zhedong Zheng, Tao Li

机构 * Nankai University（南开大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Csiro Data 61（联邦科学与工业研究组织数据61部） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 研究旨在解决现实世界图像恢复问题，提出ScaleResfusion框架，核心是残差整流流，从低质量图像出发学习残差向量场，结合知识蒸馏降低采样成本，实验证明其高效且性能优，为图像恢复提供实用可扩展方法。