Fudan University（复旦大学）

From Region Arrival to Instance-Level Grounding in Vision-and-Language Navigation

从视觉语言导航中的区域到达到实例级定位

Xiangyu Shi, Ruoxi Yang, Wei Tao, Jiwen Zhang, Yanyuan Qiao, Qi Wu

机构 * Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（澳大利亚机器学习研究所，阿德莱德大学） ； Ruyi Dynamics（如意动力） ； Fudan University（复旦大学） ； Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL)（瑞士洛桑联邦理工学院） 纠错

AI总结 研究视觉语言导航中当前评估协议局限，提出‘最后3米定位差距’及指标，构建REALM模块和REVERIE - AIM数据集，可减少过早终止，提升定位精度和视觉定位成功率。

CoRE-VLA: Towards Scalable and Robust Vision-Language-Action Modeling via Conditional Routing of Experts

CoRE-VLA：通过专家的条件路由实现可扩展且稳健的视觉-语言-动作建模

Haozhe Zhang, Sixian Li, Yifei Zhang, Zezheng Huai, Hao Chen, Chunhua Shen, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

AI总结 研究视觉-语言-动作模型在实际部署中的挑战，提出CoRE-VLA框架，通过上下文条件稀疏计算生成动作，利用传感器可用性和任务意图进行专家路由，实验证明其在多任务等方面表现出色。

Perceptual Flow Matching for Few-Step Generative Modeling

用于少步生成建模的感知流匹配

Chuyang Zhao, Yifei Song, Hongfa Wang, Jianlong Yuan, Yuan Zhang, Siming Fu, Zhineng Chen, Huilin Deng, Haoyang Huang, Nan Duan

机构 * Joy Future Academy（京东探索研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出感知流匹配框架，在感知特征空间监督流匹配，改进少步生成能力，减少采样步骤，无需教师模型和辅助分数网络，实验表明其能产生高质量结果。

HiMe: Hierarchical Embodied Memory for Long-Horizon Vision-Language-Action Control

HiMe：用于长距离视觉-语言-动作控制的分层具身记忆

Li Ji, Siyin Wang, Pengfang Qian, Xiaopeng Yu, Yihai Tian, Zhaoye Fei, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 针对视觉-语言-动作模型处理非马尔可夫任务的不足，提出HiMe分层具身记忆框架，解耦智能为高频执行器等，引入动态知识系统，平衡实时执行与思考规划冲突，提升长距离任务成功率。

FairFlow: Demystifying and Mitigating Stereotype Bias in Text-to-Image Diffusion Transformers

FairFlow：揭开文本到图像扩散变换器中刻板印象偏差的面纱并减轻其影响

Chen Chen, Yuanmin Huang, Zhenfei Zhang, Mi Zhang, Xiaohan Zhang, Yun Xiong, Xiaoyu You, Min Yang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； East China University of Science and Technology（华东理工大学） 纠错

AI总结 研究文本到图像扩散变换器中刻板印象偏差问题，通过机理分析找到偏差根源，提出FairFlow框架，能有效中和刻板印象偏差，实现公平与保真平衡，且推理开销小、对复杂提示鲁棒。

Comments 15 pages, 11 figures

STAC: Selective Spatiotemporal Aggregation and Compression for Video Reasoning Segmentation

STAC：用于视频推理分割的选择性时空聚合与压缩

Syed Ariff Syed Hesham, Yun Liu, Guolei Sun, Jing Yang, Henghui Ding, Xue Geng, Xudong Jiang

机构 * School of EEE, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院） ； Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore（新加坡资讯通信研究院） ； VCIP, CS, Nankai University, Tianjin, China（中国天津南开大学计算机科学学院视觉计算与模式识别实验室） ； AAIS, Nankai University, Tianjin, China（中国天津南开大学人工智能学院） ； NKIARI, Shenzhen Futian, China（中国深圳福田国家知识创新工程研究院） ； Guizhou University, Guizhou, China（中国贵州大学） ； Fudan University, Shanghai, China（中国上海复旦大学） 纠错

AI总结 视频推理分割面临高成本问题，现有方法有局限。基于状态空间模型，STAC通过解耦的空间和时间扫描丰富特征，利用冗余进行分层压缩，在零样本流兼容设置下减少令牌、加速并超越基线。

PraMem: Practice-derived Experiential Memory for Long-horizon Behavior Prediction

PraMem：用于长时行为预测的实践衍生经验记忆

Zhuoqun Li, Boxi Cao, Jiawei Chen, Hanshu Zhou, Ruoxi Xu, Guiping Jiang, Ruotong Pan, Tingting Gao, Han Li, Xiangyu Wu, Hongyu Lin, Yaojie Lu, Xianpei Han, Le Sun

机构 * Chinese Information Processing Laboratory, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所中文信息处理实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 研究长时行为预测问题，针对大语言模型在该任务中的不足，提出PraMem范式，通过对历史序列预实践构建经验记忆辅助长时行为预测，实验证明其性能优于现有方法。

CIPHER: Causal Intervention Pathways for Healthcare Equity and Robustness

CIPHER：用于医疗公平性和稳健性的因果干预路径

Xinyu Jia, Weidong Guo, Wangyuan Zhao, Yi Guo, Zeju Li, Yuanyuan Wang

机构 * College of Biomedical Engineering, Fudan University（复旦大学 生物医学工程学院） 纠错

AI总结 研究医疗诊断深度学习模型在敏感亚组间表现差异问题，基于结构因果模型揭示敏感属性影响图像内容的四条路径，引入CIPHER框架干预因果路径，提升诊断准确性并减少差异。

Comments 8 pages, 2 figures. Accepted by MICCAI 2026

Safety Testing LLM Agents at Scale: From Risk Discovery to Evidence-Grounded Verification

大规模安全测试LLM智能体：从风险发现到基于证据的验证

Yunhao Feng, Ruixiao Lin, Ming Wen, Qinqin He, Yanming Guo, Yifan Ding, Yutao Wu, Jialuo Chen, Zhuoer Xu, Xiaohu Du, Jianan Ma, Zixing Chen, Xingjun Ma, Yunhao Chen, Xinhao Deng

机构 * AntGroup（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南先进技术研究院） ； Deakin University（迪肯大学） 纠错

AI总结 提出Vera框架，通过文献驱动的风险发现、组合生成可执行安全用例和自适应执行与证据验证三阶段流水线，实现端到端自动化安全测试，在四个生产级智能体框架上发现严重漏洞，平均攻击成功率93.9%。

AutoSpeed: Annotation-Free Stage-Adaptive Motion Speed Learning for Robot Manipulation

AutoSpeed：面向机器人操作的无标注阶段自适应运动速度学习

Qingda Hu, Ziheng Qiu, Jieru Zhao, Zhongxue Gan, Wenchao Ding

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出AutoSpeed框架，通过频域速度调制和复合代价优化，使视觉运动策略能根据任务阶段自适应调整执行速度，减少执行时间并提高成功率。

Comments Accepted by ECCV 2026

In-Context World Modeling for Robotic Control

面向机器人控制的上下文世界建模

Siyin Wang, Junhao Shi, Senyu Fei, Zhaoyang Fu, Li Ji, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 提出上下文世界建模（ICWM）框架，通过任务无关的交互历史推断系统变量，使机器人策略无需参数更新即可适应新配置，在仿真和真实实验中显著优于标准VLA基线。

Attributing Emergence in Million-Agent Systems

对百万智能体系统涌现的归因

Ling Tang, Jilin Mei, Qian Chen, Qihan Ren, Linfeng Zhang, Quanshi Zhang, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 本文提出一种归因方法，用于在百万级智能体系统中归因宏观现象，该方法在速度和理论基础上均优于现有方法，并证明了全规模归因对非线性宏观指标的必要性。

$M^2$-VLA: Boosting Vision-Language Models for Generalizable Manipulation via Layer Mixture and Meta-Skills

$M^2$-VLA：通过层混合与元技能提升视觉语言模型的通用操控能力

Siyao Xiao, Yuhong Zhang, Zhifang Liu, Zihan Gao, Jingye Zhang, Sinwai Choo, Dake Zhong, Mengzhe Wang, Xiao Lin, Xianfeng Zhou, Jia Jia, Haoqian Wang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen, China（清华大学深圳国际研究生院，清华大学，深圳，中国） ； Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室，深圳，中国） ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University, Shanghai, China（智能机器人与先进制造学院，复旦大学，上海，中国） ； Synapath 纠错

AI总结 本文提出$M^2$-VLA，通过层混合和元技能模块提升视觉语言模型在机器人操控中的泛化能力，实验验证了其在模拟和现实环境中的有效性。

Web-CogReasoner: Towards Multimodal Knowledge-Induced Cognitive Reasoning for Web Agents

Web-CogReasoner：迈向用于网络智能体的多模态知识诱导认知推理

Yuhan Guo, Cong Guo, Aiwen Sun, Hongliang He, Xinyu Yang, Yue Lu, Yingji Zhang, Xuntao Guo, Dong Zhang, Jianzhuang Liu, Jiang Duan, Yijia Xiao, Liangjian Wen, Hai-Ming Xu, Yong Dai

机构 * Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Central South University（中南大学） ； Hithink Research（Hithink研究） ； Westlake University（西湖大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Chengdu Everimaging Science and Technology Co., Ltd（成都亿联科技有限公司） 纠错

AI总结 研究将网络智能体能力分解为知识内容学习和认知过程两阶段，提出框架分类知识，构建数据集，基于此用新推理框架开发训练智能体，实验显示其优势，还引入评估套件。

Comments Accepted to ICLR 2026. Our code and data is released at https://github.com/Gnonymous/Web-CogReasoner

TaoSR-AGRL: Adaptive Guided Reinforcement Learning Framework for E-commerce Search Relevance

TaoSR-AGRL：用于电子商务搜索相关性的自适应引导强化学习框架

Jianhui Yang, Yiming Jin, Pengkun Jiao, Chenhe Dong, Zerui Huang, Shaowei Yao, Xiaojiang Zhou, Dan Ou, Haihong Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝与天猫集团） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 电商搜索中查询-产品相关性预测很关键，现有方法有局限。提出TaoSR-AGRL框架，通过规则感知奖励塑造和自适应引导重放两大创新，提升模型推理能力，在实验中表现优于基线，已成功部署。

Comments Accepted to The Web Conference (WWW) 2026, Industry Track, Oral

Journal ref Proceedings of the ACM Web Conference 2026 (WWW '26), 2026, pp. 7955-7966

Toward Efficient Agents: Memory, Tool learning, and Planning

迈向高效智能体：记忆、工具学习与规划

Xiaofang Yang, Lijun Li, Heng Zhou, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Yuchen Fan, Qianshan Wei, Rui Ye, Li Kang, Yiran Qin, Daizong Liu, Qi Li, Ning Ding, Siheng Chen, Jing Shao

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 研究将大语言模型扩展到智能体系统中的效率问题，从记忆、工具学习和规划三个核心组件考虑成本，回顾多种方法并详细讨论，以两种方式刻画效率，还探讨关键挑战与未来方向。

Comments 63 pages, 244 references

TexTailor: Inference-Time Textual Guidance Tailoring for Multimodal Diffusion Transformers

TexTailor：用于多模态扩散变压器的推理时文本引导剪裁

Binglei Li, Mengping Yang, Zhiyu Tan, Junping Zhang, Hao Li

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） 纠错

AI总结 研究基于变压器的扩散模型中不同模块与文本条件的交互。通过系统管道分析各模块功能，提出推理时逐块文本引导剪裁方法，提升文本图像对齐，有多种下游应用，实验表明优于基线。

Comments To appear in ECCV 2026

Robobench: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language Models as Embodied Brain

Robobench：作为具身大脑的多模态大语言模型的综合评估基准

Yulin Luo, Chun-Kai Fan, Menghang Dong, Jiayu Shi, Xiangju Mi, Mengdi Zhao, Bo-Wen Zhang, Cheng Chi, Jiaming Liu, Gaole Dai, Rongyu Zhang, Ruichuan An, Kun Wu, Zhengping Che, Shaoxuan Xie, Guocai Yao, Zhongxia Zhao, Pengwei Wang, Guang Liu, Zhongyuan Wang, Tiejun Huang, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（信息多媒体国家重点实验室，计算机学院，北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Institute for Brain and Intelligence, Fudan University（脑与智能研究院，复旦大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） 纠错

AI总结 研究针对在动态非结构化环境中构建能感知、推理和行动的机器人的挑战，介绍RoboBench基准，涵盖多维度、多任务等，能评估多模态大语言模型，揭示其局限性并分析与下游控制关系，为量化高级认知提供支架。

Comments ECCV 2026 Camera Ready

Evolutionary Guided Decoding: Iterative Value Refinement for LLMs

进化引导解码：大语言模型的迭代值细化

Zhenhua Liu, Lijun Li, Ruizhe Chen, Yuxian Jiang, Tong Zhu, Zhaochen Su, Wenliang Chen, Jing Shao

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Soochow University（苏州大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 研究发现引导解码中值函数不准确源于分布差距，提出迭代值细化框架，用值探索提供训练信号，迭代自我细化利用改进值函数生成高质量数据，实验证明该框架能有效对齐语言模型并降低计算成本。

Comments Accepted to ACL 2026 (main conference)

Ask-to-Clarify: Resolving Instruction Ambiguity through Multi-turn Dialogue

Ask-to-Clarify: 通过多轮对话解决指令歧义

Xingyao Lin, Xinghao Zhu, Tianyi Lu, Guojin Zhong, Sicheng Xie, Hui Zhang, Xipeng Qiu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院） ； Mechanical Systems Control Lab, UC Berkeley, California, USA（伯克利机械系统控制实验室） 纠错

AI总结 本文提出Ask-to-Clarify框架，通过多轮对话解决指令歧义问题，结合视觉语言模型和扩散模型，采用两阶段知识绝缘策略训练，实现多任务中更高效的协作式具身代理。

Comments Accepted by IROS 2026

VT-WAM: Visual-Tactile World Action Model for Contact-Rich Manipulation

VT-WAM: 面向密集接触操作的视觉-触觉世界动作模型

Shuai Tian, Yupeng Zheng, Yuhang Zheng, Songen Gu, Yujie Zang, Yuxing Qin, Weize Li, Haoran Li, Wenchao Ding, Dongbin Zhao

机构 * SKL-MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； TARS Robotics ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出VT-WAM，在统一流匹配框架中联合学习视觉预测、触觉变形预测和动作预测，通过非对称混合Transformer注意力和接触门控注意力引导，在六项真实密集接触操作任务中平均成功率71.67%。

Seek to Segment: Active Perception for Panoramic Referring Segmentation

寻求分割：全景指代分割的主动感知

Song Tang, Shuming Hu, Xincheng Shuai, Henghui Ding, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出主动全景指代分割任务，通过记忆增强智能体PanoSeeker结合视觉语言模型与空间记忆，实现高效搜索与分割。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://henghuiding.com/APRS/

Learning to Move Before Learning to Do: Task-Agnostic pretraining for VLAs

先学移动再学做事：面向VLA的任务无关预训练

Junhao Shi, Siyin Wang, Xiaopeng Yu, Li Ji, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 提出任务无关预训练（TAP）框架，先通过自监督逆动力学从廉价无标签交互数据学习可迁移运动先验，再用少量专家数据将先验与语言对齐，显著降低VLA模型对专家演示的依赖。

Comments Accepted to ICML 2026, 21 pages,6 figures

Multimodal Fusion for Fine-Grained Classification of Breast Fibroadenoma and Phyllodes Tumors

乳腺纤维腺瘤与叶状肿瘤细粒度分类的多模态融合

Chuxi Nan, Di Wu, Hongming Guo, Ning Cao, Xiaohui Zhu, Zhaoting Shi, Jiawei Li

机构 * School of Integrated Circuits, Wuxi Vocational College of Science and Technology（集成电路学院，无锡科学技术职业技术学院） ； School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（先进科技学院，西安交通大学利物浦大学） ； Shanghai Gem Science and Technology Co., Ltd.（上海 gems 科技有限公司） ； Department of Oncology, Shanghai Medical College, Fudan University（肿瘤科，复旦大学上海医学院） ； Department of Medical Ultrasound, Fudan University Shanghai Cancer Center（医学超声科，复旦大学上海癌症中心） 纠错

AI总结 针对B超下乳腺纤维腺瘤和叶状肿瘤高度重叠导致误诊的问题，构建FAPT-M多模态数据集，提出临床引导的多模态框架，集成视觉、文本和临床特征，通过自适应调制、跨模态Transformer和双路径表示学习，实现细粒度分类，准确率77.64%，AUC 89.74%。

Multimodal Knowledge Edit-Scoped Generalization for Online Recursive MLLM Editing

多模态知识编辑范围泛化用于在线递归MLLM编辑

Siyuan Li, Youyuan Zhang, Ruitong Liu, Junxi Wang, Jing Li

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 针对在线多模态知识编辑中编辑范围难以控制的问题，提出ScopeEdit方法，通过模态局部吸收分支和证据门控共享泛化分支实现范围分离的在线编辑，在保持可靠性的同时提升跨模态泛化与无关输入隔离。

SFKD: Spatial--Frequency Joint-Aware Heterogeneous Knowledge Distillation via Multi-Level Wavelet Spectral Interaction

SFKD: 通过多级小波频谱交互的空间-频率联合感知异质知识蒸馏

Cuipeng Wang, Haipeng Wang

机构 * Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves, Ministry of Education, Fudan University（复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室） ； Discipline and Technology Center of Microwave Vision Intelligent Sensing, Fudan University（复旦大学微波视觉智能感知学科与技术中心） 纠错

AI总结 提出空间-频率联合感知异质知识蒸馏框架SFKD，利用多级离散小波变换解耦空间信息，结合双流双阶段精化模块和高斯滤波频率损失，实现异质模型间的有效知识迁移。

Comments Accepted by ECCV 2026

Do LLMs Truly Generalize in the Molecular Domain? A Perturbation-Based Analysis

LLMs 在分子领域真的能泛化吗？基于扰动的分析

Jiatong Li, Weida Wang, Changmeng Zheng, Shufei Zhang, Yatao Bian, Xiao-yong Wei, Qing Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出分子扰动框架，通过控制图编辑距离生成结构变体，揭示分子LLMs对微小结构变化敏感，局部信任区域狭窄；上下文调优可部分缓解脆弱性。

Comments 21 pages

When Does Generating More Help? Disentangling Fixed-Source Synthesis from Source Expansion in Synthetic Data Scaling

何时生成更多有帮助？从源扩展中解耦固定源合成在合成数据缩放中的作用

Xu Guo, Jian Tong, Zhihui Lu, Qipeng Guo

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文通过固定源合成（FSS）与源扩展（SE）的对比实验，发现FSS遵循修正缩放定律，在低预算下可预测高预算性能，且SE在大预算下优于FSS，但FSS内多种合成策略均未超越拒绝采样。

Unified Panoramic-Gaussian Representation for Monocular 4D Scene Synthesis

统一全景-高斯表示用于单目4D场景合成

Yuankun Yang, Yi Wei, Wenyang Zhou, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Central Media Technology Institute, Huawei（华为中央媒体技术研究院） 纠错

AI总结 提出PanoGaussian，结合全景轨迹引导与显式动态高斯表示，解决单目视频4D场景合成中视角外区域推断不一致和动态内容建模问题。

Comments Accepted at ECCV 2026

DriveWeaver: Point-Conditioned Video Inpainting for Controllable Vehicle Insertion in Autonomous Driving Simulation

DriveWeaver: 基于点云条件的视频修复用于自动驾驶仿真中的可控车辆插入

Junzhe Jiang, Zipei Ma, Zijie Pan, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 提出DriveWeaver框架，通过点云条件视频修复实现自动驾驶仿真中可控车辆插入，解决光照不一致和3D资产依赖问题，支持大规模场景增强。

Comments Accepted at ECCV 2026, Project Page: https://github.com/LogosRoboticsGroup/DriveWeaver