The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）

Decoupled Illumination Priors for Spatially Controllable Multi-View Indoor Scene Relighting

用于空间可控多视图室内场景重光照的解耦光照先验

Chenjian Gao, Linning Xu, Tianfan Xue

机构 * Multimedia Laboratory, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CPII under InnoHK（创新香港研发平台下的CPII） 纠错

AI总结 研究室内场景重光照问题，提出Lume-Palette框架，通过将重光照解耦为光照蒸馏和投射两阶段，并引入不对称多视图条件策略，实现了逼真、空间可控且多视图一致的重光照效果。

Programming-by-Example for Batch-Editing Collision Meshes in 3D Software

3D软件中用于批量编辑碰撞网格的示例编程

Gengyang Xu, Dongwei Xiao, Hengcheng Zhu, Yiteng Peng, Wei Meng, Shuai Wang, Shing-Chi Cheung

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 针对3D软件中碰撞网格编辑难题，提出神经符号程序合成方法，将任务转化为例程编程问题，通过MeshForge工具实现，在6 hundred个碰撞网格的24个任务中评估，成功合成多数任务，平均所需演示次数和合成时间较少。

AV-Master: Dual-Path Comprehensive Perception Makes Better Audio-Visual Question Answering

AV-Master：双路径综合感知实现更优的音频视觉问答

Jiayu Zhang, Shuo Ye, Qilang Ye, Xun Lin, Zihan Song, Zitong Yu

机构 * Great Bay University（大湾区大学） ； Dongguan Key Laboratory for Intelligence and Information Technology（东莞智能与信息科技重点实验室） ； Nankai University（南开大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 AV-Master通过动态建模时序和模态维度，提升模型在复杂视听场景中提取关键信息的能力，有效解决现有方法在时间采样和模态偏好意识上的不足，从而在复杂场景中增强推理能力。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT'26)

Self-Improving Neural-Guided Pruning: A Graph Neural Network Framework for Scalable Mixed Bundle Pricing

自改进神经剪枝：一种用于可扩展混合捆绑定价的图神经网络框架

Liangyu Ding, Chenghan Wu, Guokai Li, Zizhuo Wang

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） 纠错

AI总结 提出图神经网络引导的剪枝框架，通过将实例编码为客户-产品图并训练边输出GNN学习最优捆绑分配概率，经剪枝生成候选捆绑集，结合局部搜索和自改进过程，实现可扩展的混合捆绑定价，在小实例上恢复98%以上最优利润。