Beihang University（北京航空航天大学）

NSL-SLAM: High-Fidelity Neural Structured-Light Depth for Practical SLAM and Reconstruction

NSL-SLAM：用于实际SLAM和重建的高保真神经结构光深度

Jiaheng Li, Binsheng Zhang, Xinhai Chang, Wenzheng Chen

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机研究所） ； School of Computer Science and Technology, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与技术学院） ； Yuanpei College, Peking University（北京大学元培学院） 纠错

AI总结 研究针对高保真结构光深度定制实用SLAM系统，核心方法是强化深度感知并构建以深度为中心的管道，主要贡献是提升跟踪精度、降低轨迹偏差，实现实用稳健的SLAM且运行速度达20.9 FPS。

Comments 13 pages, 9 figures

Failures Reveal What Metrics Miss: An Evidence-Driven Agent for Recursive Refinement of ECG Classifiers

失败揭示指标遗漏之处：用于心电图分类器递归优化的证据驱动智能体

Jinliang Deng, Yiming Niu, Yibo Pan, Zhiqi Shao, Qin Luo, Yongxin Tong

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Fuwai Hospital（阜外医院） 纠错

AI总结 研究聚焦心电图分类器优化依赖人工的问题，提出RecursiveECG框架，利用LLM基于具体失败情况和心电图证据优化分类器，经特殊转换和审查分析制定修订，在多数据集上表现出色，验证了基于证据优化过程的有效性。

Multimodal Semantic-Probabilistic Objectness for Open World Object Detection

用于开放世界目标检测的多模态语义概率目标性

Weijun Tian, Rui Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 研究开放世界目标检测问题，提出MSPO轻量级语义校准框架，通过融合已知类别语言语义与视觉目标性来校准预测，在实验中改进了PROB基线，提升了主要指标及PASCAL VOC最终mAP，证明已知类别语义可有效校准概率目标性。

Comments 16 pages, 3 figures, 4 tables

Random Forest-Based Prediction of Bone Volume Fraction and Fracture Position from S-Parameters

基于随机森林的从 S 参数预测骨体积分数和骨折位置

Jianhe Li, Jinsui Meng, Yida Zhao, Zihe Wang, Liaoran Sun, Tao Shan

机构 * School of Electronics and Information Engineering, Beihang University（北京航空航天大学电子信息工程学院） 纠错

AI总结 该研究提出基于多通道 S 参数构建随机森林模型来预测骨体积分数和骨折位置，设计九天线微波扫描系统获取数据，开发仿骨体模实验验证，结果表明此方法有效。

Comments 5 pages,6 figures,This is a summary report prepared by undergraduate students I supervised, formatted as a letter

Closing the Loop in Humanoid VLA: Persistent 3D Object Tokens for Verifiable Loco-Manipulation

人形机器人视觉语言动作闭环：用于可验证移动操作的持久3D对象令牌

Peng Ren, Haoyang Ge, Jiang Zhao, Cong Huang, Yukun Shi, Pei Chi, Kai Chen

机构 * BUAA（北京航空航天大学） ； DeepCybo（深灵机器人） ； ZGCI（未提及具体中文译名） 纠错

AI总结 研究人形机器人视觉语言动作中对象状态差异问题，提出持久对象令牌化方法（POT）并实例化为POT-VLA，通过RGB-D观察维护3D对象记录，转换为对象令牌用于动作生成与验证，实验表明该方法提升了任务成功率。

KBF: Knowledge Boundary as Fingerprint for Language Model and Black-Box API Auditing

KBF：知识边界作为语言模型和黑盒API审计的指纹

Yijia Fang, Yiqing Feng, Bingyu Li, Mingxun Zhou

机构 * Beihang University China（北航中国） ； Xidian University China（西电中国） 纠错

AI总结 提出KBF协议，利用知识边界附近的稳定数值召回率作为指纹，低成本黑盒审计模型API，检测替代和混合路由攻击。

TextBridgeGNN: Pre-training Graph Neural Network for Cross-Domain Recommendation via Text-Guided Transfer

TextBridgeGNN: 通过文本引导的迁移预训练图神经网络进行跨域推荐

Yiwen Chen, Yiqing Wu, Huishi Luo, Fuzhen Zhuang, Deqing Wang, Zhao Zhang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） 纠错

AI总结 TextBridgeGNN通过多级图传播利用文本建立领域间关系，解决ID嵌入非转移性和异构图结构不兼容问题，提升跨域推荐性能。

CARE: Anti-entanglement Ultrasound Image Segmentation via Channel-Aware Region Extrication

CARE：通过通道感知区域提取实现抗纠缠超声图像分割

Weixin Xu, Yuting Lu, Luqi Gong, Qing Guo, Ziliang Wang, Yun Xing

机构 * Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究针对超声图像分割中目标与背景纠缠问题，提出通道感知区域提取（CARE）框架，通过分离编码响应及区域交互恢复病变线索，在多个基准实验中表现卓越，有效解决了视觉模糊性问题。

Comments 10 pages, 7 figures

Towards Privacy-Preserving Federated Prompt Tuning under Data Heterogeneity: A Subspace-Decomposed Expert Approach

面向数据异构性下的隐私保护联邦提示调优：一种子空间分解专家方法

Yuhua Wang, Xiaodong Li, Yihao Guo, Yuxiang Jia, Qinnan Zhang, Yifan Sun, Hainan Zhang, Yongxin Tong, Zhiming Zheng

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Center for the Applied Statistics, School of Statistics, Renmin University of China（中国人民大学统计学院应用统计中心） ； School of Computer Science & Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 研究针对数据异构性下的隐私保护联邦提示调优问题，提出FedSEPT方法，采用子空间分解专家建模及实例感知专家融合技术，在11个异构基准实验中，于相同隐私约束下，该方法在局部适配和全局泛化间实现更好权衡。

Comments Accepted by ACM MM 2026

VoLN: Vision-Only Long-Horizon Navigation---Paradigm, Benchmark, and Method

VoLN：仅视觉的长距离导航——范式、基准和方法

Jiabin Lou, Haopeng Wang, Yuanshuai Wang, Xinyu Liu, Xuxin Lv, Yuxin Guo, Lei Huang, Rongye Shi, Wenjun Wu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） 纠错

AI总结 研究提出仅视觉的长距离导航（VoLN）范式，通过VoLN-UAV基准及VoLN-MLLM基线进行实例化。在五个环境测试未见分割中评估，揭示了长距离导航在证据整合、目标匹配和闭环稳定性方面的挑战。

Comments 10 pages, 7 figures, 2 tables. Project page: https://admire-ljb.github.io/VoLN-UAV/

Detectors Learn the Wrong Thing: Shortcut-Resistant Adversarial Training Against Physically Realizable Attacks

检测器学习到错误的东西：针对物理可实现攻击的抗捷径对抗训练

Yuanhao Huang, Yilong Ren, Jinlei Wang, Xuesong Bai, Zheng Zhang, Haiyang Yu

机构 * School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） ； State Key Lab of Intelligent Transportation System（智能交通系统国家重点实验室） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； School of Systems Science and Engineering, Sun Yat-Sen University（中山大学系统科学与工程学院） ； Shandong Sino-Aisa Tire Proving Ground Co.,Ltd.（山东中亚洲轮胎试验场有限公司） 纠错

AI总结 研究针对物理可实现攻击，提出实例级对比对抗训练框架InsCAT，通过SICA、ROPO和Guard等方法防止检测器将对抗纹理用作独立决策线索，经实验验证其在多场景和检测器上效果良好，提升检测可靠性。

FA-LAM: Focus-Aware Large Avatar Model for One-Shot 4D Animatable Gaussian Head

FA-LAM：用于一次性4D可动画化高斯头部的焦点感知大型头像模型

Yingdong Hu, Yisheng He, Yiming Jiang, Zehong Lin, Steven Hoi, Jun Zhang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

AI总结 提出FA-LAM模型用于一次性创建可动画化高斯头部及实现3D、4D全头部恢复。通过分析注意力机制等确定影响因素，采用对称语义注意力正则化等方法解决问题，增强模型支持多视图和流式4D重建，提升了头部重建质量。

ViSTR-Bench: Can MLLMs Reason from Continuous Visual Cues in Dynamic Scenes?

ViSTR-Bench：多模态大语言模型能否从动态场景中的连续视觉线索进行推理？

Han Li, Si Liu, Zehao Huang, Dongxin Lyu, Longfei Xu, Jiahui Fu, Daxin Tian, Yuliang Xiu, Naiyan Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工学院） ； School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） 纠错

AI总结 研究聚焦多模态大语言模型在动态场景中从连续视觉线索推理的能力，提出ViSTR-Bench评估套件，基于相关原则建立四维评估，含15个子任务和1340个问答对，经评估发现当前模型在复杂时空推理上有瓶颈，远不及人类。

Comments 37 pages, 37 figures

SafeHarbor: Defining Precise Decision Boundaries via Hierarchical Memory-Augmented Guardrail for LLM Agent Safety

SafeHarbor：用于LLM智能体安全的分层记忆增强防护栏

Zhe Liu, Zonghao Ying, Wenxin Zhang, Quanchen Zou, Deyue Zhang, Dongdong Yang, Xiangzheng Zhang, Hao Peng

机构 * School of Cyber Science and Technology, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学网络安全学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学人工智能研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； AI Security Lab, Beijing, China（360人工智能安全实验室） 纠错

AI总结 提出SafeHarbor框架，通过分层记忆系统和信息熵自进化机制，在保持高安全拒绝率的同时提升对良性请求的响应能力。

Comments Accepted by ICML 2026

STEREOFLOW: Progressive Stereo Matching with StereoDiT and Transition Flow Matching

STEREOFLOW：基于StereoDiT和过渡流匹配的渐进式立体匹配

Hao Wang, Haoran Geng, Xiaotong Yang, Jing Tang, Songlin Wei, Linlong Lang, Yeying Jin, Zheng Zhu, Zhaoxin Fan, Biao Leng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google（谷歌公司） ； State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学智能制造装备与技术国家重点实验室） ； Tencent（腾讯公司） ； GigaAI（未知（可能是公司或组织，由于未找到确切对应中文名，按原文保留）） 纠错

AI总结 研究针对立体匹配问题，提出先验引导的生成框架StereoFlow，通过两阶段渐进级联匹配网络、像素扩散变压器StereoDiT和过渡流匹配实现高效优化，在多基准测试中取得多个最新结果，提升了立体匹配效果。

Comments 10 pages, 6 figures, submitted to TVCG

VizRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Hypergraph Visualization

VizRAG：通过超图可视化增强检索增强生成

Yanbin Wei, Yang Chen, Renling Gan, Ziru Liu, Xinyu Fu, Chun Kang, Ning Lu, Rui Liu, Yu Zhang, James Kwok

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei Research（华为研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 研究旨在增强检索增强生成，核心方法是通过视觉线索将超图感知整合到RAG系统中，引入VizRAG支持视觉超图结构感知，实验证明该方法显著优于基线，验证了超图可视化用于RAG系统的潜力。

SafeGen: Goal-Conditioned Video Diffusion of Safety-Critical Scenarios for VLM-Based Autonomous Driving

SafeGen：基于视觉语言模型的自动驾驶安全关键场景的目标条件视频扩散

Jiangfan Liu, Zexuan Cui, Tianyuan Zhang, Zonglei Jing, Zonghao Ying, Yaoyuan Zhang, Jiakai Wang, Xiaoqi Jiang, Aishan Liu, Xianglong Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Chery Automobile Co., Ltd.（奇瑞汽车股份有限公司） 纠错

AI总结 研究针对VLM在自动驾驶系统中的应用，提出SafeGen框架，将场景生成设为目标条件扩散过程，引入上下文接地最终状态推理和最终状态条件下的视频演化，实验表明该框架能提升评判得分，微调后可提高真实驾驶场景性能。

OpenEvoShield: Dual Non-Stationary Continual Defense for Open-World Multi-Agent System Attacks

OpenEvoShield：面向开放世界多智能体系统攻击的双重非平稳持续防御

Litian Zhang, Chaozhuo Li, Yuting Zhang, Zejian Chen, Bingyu Yan, Qiwei Ye

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 针对LLM-MAS中对手通过通信注入恶意指令的双重动态攻击，提出OpenEvoShield持续防御框架，含不对称速率控制器等组件，实验表明其在多基准和拓扑上优于基线，能检测多数未见攻击且误报率低。

Comments 29 pages, 5 figures, 14 tables

Prompt-Calibrated SAM 3 for Open-Vocabulary Remote Sensing Semantic Segmentation

Prompt-Calibrated SAM 3 用于开放词汇遥感语义分割

Yanghui Song, Nanqing Liu, Haonan Yin, Yingjie Gao, Chengfu Yang, Qi Ming

机构 * School of Information Science and Technology, Yunnan Normal University（云南师范大学信息科学与技术学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； College of Computer Science, Beijing University of Technology（北京工业大学计算机学院） 纠错

AI总结 提出ProC-SAM3方法，通过离线提示池、缓存文本嵌入和存在引导残差融合，解决开放词汇遥感语义分割中提示语义覆盖不足、冗余编码和噪声传播问题，在8个基准上平均mIoU达56.1%。

Comments 5 pages, 5 figures. Accepted for publication in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (GRSL)

Journal ref IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 23, 2026, Art. no. 3713378

SGMD: Score Gradient Matching Distillation for Few-Step Video Diffusion Distillation

SGMD: 得分梯度匹配蒸馏用于少步视频扩散蒸馏

Zhuguanyu Wu, Ruihao Gong, Yang Yong, Yushi Huang, Xiangyu Fan, Lei Yang, Dahua Lin, Xianglong Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 针对分布匹配蒸馏在少步视频扩散中训练昂贵且运动动态保守的问题，提出得分梯度匹配蒸馏（SGMD），通过直接优化假得分朝向教师并使用教师停止梯度Fisher作为稳定目标，实现约3倍训练加速并显著提升运动动态。

Comments ICML 2026

Point Ladder Tuning: Parameter-Efficient Hierarchical Adaptation for 3D Point Cloud Understanding

点阶梯调优：用于3D点云理解的参数高效分层适配

Junlin Chang, Longhao Zou, Rui Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 研究针对3D点云理解中微调预训练主干参数效率低的问题，提出点阶梯调优框架PLT，通过构建分层网络、融合局部与全局特征、生成动态提示等进行参数高效分层适配，实验表明其以极少参数达最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. Code: https://github.com/JunLinChang/ECCV2026-PLT

Learning Explicit Physical Parameter Control and Benchmarking for Video Generation

学习用于视频生成的显式物理参数控制和基准测试

Yanxun Li, Hao Wen, Bingze Song, Jiashu Zhu, Aiming Hao, Chubin Chen, Jintao Chen, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Miao Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 研究针对图像到视频生成中物理参数控制问题，引入含密集物理参数化的数据集PhyParam-Dataset，提出物理引导的扩散模型PhyParam，建立基准PhyParam-Bench，通过实验证明该模型能在保持视觉保真度时提升物理一致性。

Comments 23 pages, 11 figures

End-to-end Conditional Diffusion for Realistic and Controllable Visual Traffic Scenario Generation

用于逼真且可控的视觉交通场景生成的端到端条件扩散

Jingzheng Li, Yufei Ge, Zhijun Chen, Qianren Mao, Zizhe Wang, Binhang Qi, Bing Li, Keyu Chen, Baochang Zhang, Xianglong Liu, Philip S Yu

机构 * Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Tianjin University（天津大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory of Software Development Environment（软件开发环境国家重点实验室） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 研究如何生成逼真且可控的视觉交通场景，提出端到端条件扩散框架E2E-CDiff，基于前视图视觉观察联合去噪未来运动状态等，减轻规划控制不匹配，实验表明其在可控性与逼真性权衡上表现良好，还能引发挑战性交互，作为自我规划器有竞争力。

CR-Solver: GPU-Accelerated Kinematics Solver for Tendon-driven Continuum Robots

CR-Solver：用于腱驱动连续体机器人的GPU加速运动学求解器

Heqing Yang, Yang Yi, Linqing Zhong, Linjiang Huang, Si Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 针对连续体机器人运动规划问题，提出CR-Solver求解器，它基于优化框架统一逆运动学等，利用GPU加速并行优化，在三项任务验证中比传统CPU求解器显著加速，成功率超95%精度达毫米级，且用纯Python实现，为高性能运动规划提供基础。

Comments IROS 2026

AnchorRefine: Synergy-Manipulation Based on Trajectory Anchor and Residual Refinement for Vision-Language-Action Models

AnchorRefine：基于轨迹锚点和残差细化的轨迹-锚点与残差细化的视觉-语言-动作模型

Tingzheng Jia, Kan Guo, Lanping Qian, Yongli Hu, Daxin Tian, Guixian Qu, Chunmian Lin, Baocai Yin, Jiapu Wang

机构 * Beijing University of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北航） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出AnchorRefine框架，通过分解视觉-语言-动作动作建模为轨迹锚点和残差细化，提升几何和接触精度，实验表明在模拟和现实任务中均取得显著提升。

Comments The authors have decided to withdraw this manuscript because the work requires substantial revision and further experimental validation

To Blend In, First Decouple: Rethinking Camouflage Image Generation via Context-Decoupled Representations

为了融入，首先解耦：通过上下文解耦表示重新思考伪装图像生成

Wenzhuang Wang, Yifan Zhao, Mingcan Ma, Yunlong Che, Haoran Chen, Ming Liu, Jia Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Geely Automobile Research Institute (Ningbo) Co., Ltd（吉利汽车研究院（宁波）有限公司） 纠错

AI总结 研究伪装图像生成问题，提出上下文解耦生成范式CamoDreamer，通过设计对比感知上下文桥等方法，将潜在伪装特征解耦为物体和背景控制流，实验证明其显著优于现有方法且设计轻量。

Comments 14 pages, 11 figures, ACMMM 2026

AdvSerial: Physical Adversarial Attacks on Infrastructure-mounted Pedestrian Detectors via Semantic Feature Suppression

AdvSerial：通过语义特征抑制对基于基础设施的行人检测器进行物理对抗攻击

Yuanhao Huang, Yilong Ren, Jinlei Wang, Xuesong Bai, Jinchuan Zhang, Haiyang Yu

机构 * School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） ； State Key Lab of Intelligent Transportation System（智能交通系统国家重点实验室） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 针对基础设施行人检测器安全漏洞，提出AdvSerial框架，通过2D-3D联合优化、语义特征抑制等方法生成对抗补丁，在多检测器实验中成功率高、可转移性强，揭示故障模式，为相关防御设计提供思路。

UniNDM: A Unified Noise-driven Detection and Mitigation Framework Against Sexual Content in Text-to-Image Generation

UniNDM：文本到图像生成中针对性内容的统一噪声驱动检测与缓解框架

Yao Huang, Yitong Sun, Huanran Chen, Ruochen Zhang, Shouwei Ruan, Ranjie Duan, Maoxun Yuan, Yinpeng Dong, Hui Xue, Xiaochun Cao, Xingxing Wei

机构 * Institute of Artificial Intelligence, State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室人工智能研究院） ； College of Artificial Intelligence, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Security Department, Alibaba Group（阿里巴巴集团安全部） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-Sen University（中山大学深圳校区网络科学与技术学院） 纠错

AI总结 针对文本到图像生成易受隐式性提示影响的问题，提出UniNDM统一噪声驱动框架。利用早期预测噪声的可分离性开发轻量级检测器，引入噪声增强自适应负引导缓解问题，扩展到扩散变压器架构，实验显示比现有方法有显著改进。

Comments 18 pages, 10 figures, accepted by TPAMI

SynGR: Unleashing the Potential of Cross-Modal Synergy for Generative Recommendation

SynGR：释放跨模态协同在生成推荐中的潜力

Wei Chen, Xingyu Guo, Shuang Li, Fuwei Zhang, Meng Yuan, Jing Fan, Zhao Zhang, Deqing Wang, Fuzhen Zhuang

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出SynGR框架，通过显式鼓励生成过程中的跨模态依赖，以捕捉新兴物品语义，从而提升生成推荐性能。

Comments Accepted by ICML 2026, 15 pages

RADD: Retrieval-Augmented Discrete Diffusion for Multi-Modal Knowledge Graph Completion

RADD：基于检索的离散扩散用于多模态知识图谱补全

Guanglin Niu, Bo Li

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出RADD框架，通过分离检索与重排序过程，提升多模态知识图谱补全的性能，实验表明其在多个基准上表现最佳。

Comments 13 pages, 3 figures, 8 tables