The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

V-Bridge: Bridging Video Generative Priors to Versatile Few-shot Image Restoration

V-Bridge：将视频生成先验与多功能少样本图像恢复相连接

Shenghe Zheng, Junpeng Jiang, Wenbo Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出V-Bridge框架，将视频生成模型的潜在能力应用于多功能少样本图像恢复任务，通过将图像恢复视为渐进生成过程，利用视频模型实现从退化输入到高保真输出的逐步细化，仅用1000个多任务样本即可实现竞争性性能。

Comments Transfer the prior knowledge of video generative models to image restoration tasks

LongStream: Long-Sequence Streaming Autoregressive Visual Geometry

LongStream: 长序列流式自回归视觉几何

Chong Cheng, Xianda Chen, Tao Xie, Wei Yin, Weiqiang Ren, Qian Zhang, Xiaoyang Guo, Hao Wang

机构 * HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Horizon Robotics ； ZJU（浙江大学） ； CSU（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 LongStream通过抛弃首帧锚点、引入正交尺度学习和缓存一致性训练，解决长序列流式3D重建中的姿态漂移和注意力偏差问题，实现千帧级稳定重建。

Comments CVPR2026 accepted

SAP: Segment Any 4K Panorama

SAP: 4K全景任意分割

Lutao Jiang, Zidong Cao, Weikai Chen, Xu Zheng, Yuanhuiyi Lyu, Zhenyang Li, Zeyu HU, Yingda Yin, Keyang Luo, Runze Zhang, Kai Yan, Shengju Qian, Haidi Fan, Yifan Peng, Xin Wang, Hui Xiong, Ying-Cong Chen

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

AI总结 本文提出SAP模型，通过将全景分割转化为固定轨迹视角视频分割，实现4K高分辨率全景实例分割，合成183440张4K全景图像并提升零样本mIoU性能。

Comments Project Page: https://lutao2021.github.io/SAP_Page/

MoKus: Leveraging Cross-Modal Knowledge Transfer for Knowledge-Aware Concept Customization

MoKus: 利用跨模态知识迁移实现知识感知的概念定制

Chenyang Zhu, Hongxiang Li, Xiu Li, Long Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出MoKus框架，通过跨模态知识迁移实现知识感知的概念定制，解决稀有token在预训练数据中缺失导致的性能不稳定问题，并引入KnowCusBench基准测试，验证了方法在概念定制任务中的优越性。

Comments Project Page: https://chenyangzhu1.github.io/MoKus/

Weakly Time-Coupled Approximation of Markov Decision Processes

弱时间耦合的马尔可夫决策过程近似

Negar Soheili, Selvaprabu Nadarajah, Bo Yang

机构 * Information and Decision Sciences Department, University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校信息与决策科学系） ； Industrial Engineering and Decision Analytics, Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学工业工程与决策分析系） 纠错

AI总结 本文提出弱时间耦合近似方法，用于解决高维外生不确定性马尔可夫决策过程的可扩展性问题，通过独立于时间跨度的交叉阶段依赖关系，改进了ALP和PO方法的上界估计。

CalliMaster: Mastering Page-level Chinese Calligraphy via Layout-guided Spatial Planning

CalliMaster：通过布局引导的空间规划掌握页面级中文书法

Tianshuo Xu, Tiantian Hong, Zhifei Chen, Fei Chao, Ying-cong Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney（悉尼大学工程与信息学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出CalliMaster框架，通过解耦空间规划与内容合成，解决页面级书法生成中精度与布局的平衡问题，支持可控生成与编辑，扩展至文物修复与鉴定。

Not Just the Destination, But the Journey: Reasoning Traces Causally Shape Generalization Behaviors

不只是终点，而是旅程：推理痕迹因果地塑造泛化行为

Pengcheng Wen, Yanxu Zhu, Jiapeng Sun, Han Zhu, Yujin Zhou, Chi-Min Chan, Sirui Han, Yike Guo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

AI总结 研究探讨推理痕迹对模型泛化行为的因果影响，通过设计控制实验发现不同推理类型导致不同行为模式，证明推理本身具有独立信号。

Diagnosing Retrieval Bias Under Multiple In-Context Knowledge Updates in Large Language Models

在大型语言模型中多上下文知识更新下的检索偏见诊断

Boyu Qiao, Sean Guo, Xian Yang, Kun Li, Wei Zhou, Songlin Hu, Yunya Song

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（信息工程研究所，中国科学院） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络与安全学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

AI总结 研究探讨了多次上下文知识更新对大型语言模型检索偏的影响，发现更新次数增加时偏见加剧，且最新状态准确性显著下降，通过分析发现模型在处理最新更新时存在识别困难。

Fourier Angle Alignment for Oriented Object Detection in Remote Sensing

基于傅里叶角对齐的遥感定向目标检测

Changyu Gu, Linwei Chen, Lin Gu, Ying Fu

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Tohoku University（东北大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Hong Kong Generative AI Research and Development Center（香港生成式人工智能研究与发展中心） 纠错

AI总结 本文提出傅里叶角对齐方法，通过频谱分析角度信息并对其对齐，提升遥感中旋转目标检测的性能，实验显示在DOTA数据集上取得新的SOTA结果。

Comments Accepted by CVPR 2026