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The University of Hong Kong(香港大学)

2026-06-24 至 2026-06-24 共收录 5
2606.24849 2026-06-24 cs.CV cs.AI 新提交

IV-CoT: Implicit Visual Chain-of-Thought for Structure-Aware Text-to-Image Generation

IV-CoT: 面向结构感知文本到图像生成的隐式视觉思维链

Zixuan Li, Haokun Lin, Yicheng Xiao, Zhiwei Li, Xinyang Song, Zelong Zheng, Yong He, Heng Yao, Ke Ding, Chao Yu, Chuan Yuan, Qi Li, Zhenan Sun

机构 * NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室) Ant Group(蚂蚁集团) The University of Hong Kong(香港大学)

AI总结 提出隐式视觉思维链(IV-CoT)框架,通过结构到语义的级联分解和训练时草图监督,在不增加推理开销的情况下提升文本到图像生成的结构感知能力。

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2606.24466 2026-06-24 cs.RO 新提交

FT-WBC: Learning Fault-Tolerant Whole-Body Control for Legged Loco-Manipulation

FT-WBC:学习腿式操作任务的容错全身控制

Yudong Zhong, Pengfei Mai, Sikai Guo, Jiahang Cao, Zhihai Bi, Qiuyue Liu, Ziyan Feng, Jinni Zhou, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) The University of Hong Kong(香港大学)

AI总结 针对腿式机械臂在致动器故障下易失稳的问题,提出FT-WBC框架,通过故障估计器和姿态适应模块实现容错全身控制,提升生存率和操作空间。

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2606.24231 2026-06-24 cs.AI 新提交

FlowR2A: Learning Reward-to-Action Distribution for Multimodal Driving Planning

FlowR2A: 学习奖励到动作分布用于多模态驾驶规划

Xirui Li, Zhe Liu, Xiaoqing Ye, Wenhua Han, Yifeng Pan, Junyu Han, Hengshuang Zhao

机构 * The University of Hong Kong(香港大学) Changan Automobile(长安汽车)

AI总结 提出FlowR2A,通过流匹配解码器学习奖励条件动作分布,统一了基于评分和基于锚点的方法,实现密集监督与动态生成,在NAVSIM基准上取得最优结果。

Comments Project page: https://lixirui142.github.io/flowr2a-ad

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2606.24225 2026-06-24 cs.CV 新提交

Geometry-Instructed Video Editing

几何指导的视频编辑

Chirui Chang, Xiaoyang Lyu, Yi-Hua Huang, Haoru Tan, Shizhen Zhao, Yikang Ding, Jianmin Bao, Xin Tao, Pengfei Wan, Xiaojuan Qi

机构 * The University of Hong Kong(香港大学) Kuaishou Technology(快手科技)

AI总结 提出GIVE框架,通过深度框和方向框统一描述对象状态变化,实现物体级几何编辑(平移、旋转、缩放等),并保持阴影等二次效果一致,在合成和真实视频上展现良好效果。

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2606.23848 2026-06-24 cs.RO 新提交

Enforcing Human-like Kinematics in Dexterous Piano Playing via Adversarial Posture Regularization

通过对抗姿态正则化在灵巧钢琴演奏中强制执行类人运动学

Bin Qiu, Yanming Shao, Guanyu Cai, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) The University of Hong Kong(香港大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室)

AI总结 提出对抗姿态正则化(APR)方法,利用少量非对齐的人类演奏数据,通过对抗目标匹配策略姿态分布与人类先验,使高自由度灵巧手在物理仿真中弹钢琴时呈现更自然的姿势。

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