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

HOMIE: Human-object Centric Video Personalization via Multimodal Intelligent Enhancement

HOMIE：通过多模态智能增强实现以人为对象的视频个性化

Yiyang Cai, Nan Chen, Rongchang Xie, Junwen Pan, Chunyang Jiang, Cheng Chen, Wen Zhou, Zhenbang Sun, Wei Xue, Wenhan Luo, Yike Guo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 研究以人为对象的视频个性化问题，提出HOMIE框架，统一处理主体间和主体内输入设置。通过更好的MLLM集成策略、自注意力中的全局多模态引导及模态参考嵌入，在多任务中达最优性能。

Comments 28 pages, 14 figures

CNS-Edit++: Category-Agnostic 3D Editing with Coupled Neural Shape Representation

CNS-Edit++：基于耦合神经形状表示的类别无关3D编辑

Jingyu Hu, Weilong Yan, Zhengzhe Liu, Haipeng Li, Ka-Hei Hui, Hao Zhang, Chi-Wing Fu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Lingnan University（岭南大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Autodesk AI Lab（欧特克人工智能实验室） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

AI总结 研究提出基于耦合神经形状表示和神经特征体积优化的潜在空间3D形状编辑框架CNS-Edit++，能在特定类别和类别无关模型上实例化，有多种编辑操作符及区域控制机制，经评估其性能优于现有方法。

MeanFlowNFT: Bringing Forward-Process RL to Average-Velocity Generators

MeanFlowNFT：将前向过程强化学习引入平均速度生成器

Yushi Huang, Xiangxin Zhou, Jun Zhang, Liefeng Bo, Tianyu Pang

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 研究将强化学习应用于MeanFlow生成器的问题，核心方法是引入MeanFlowNFT，受MeanFlow恒等式启发构建预测器并应用DiffusionNFT目标，主要贡献是改进基线，在多数指标上超越现有方法，少步采样时能超越多步强化学习调整的扩散模型。

Comments Project Page: https://harahan.github.io/meanflownft-project-page/, GitHub: https://github.com/Harahan/MeanFlowNFT, Hugging Face: https://huggingface.co/Harahan/MeanFlowNFT, Demo: https://huggingface.co/spaces/Harahan/meanflownft-fewstep-generation

AdvNav: Behavior-Guided Black-Box Adversarial Attacks on Vision-Language Navigation

AdvNav：视觉语言导航中基于行为引导的黑盒对抗攻击

Chenyang Li, Kaige Li, Zeyu Jiang, Changhao Chen

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

AI总结 研究视觉语言导航系统对抗攻击，提出AdvNav框架，利用双粒度行为反馈构建替代目标，采用混合优化策略。在R2R数据集上评估，对两种模型取得较高攻击成功率，证明其有效性与通用性，揭示感知漏洞并为VLN模型设计提供见解。

Comments ACM International Conference on Multimedia 2026

DeepPAAC: A New Deep Galerkin Method for Principal-Agent Problems

深度主从问题的新深度伽辽金方法

Michael Ludkovski, Changgen Xie, Zimu Zhu

机构 * Department of Statistics and Applied Probability, University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校统计学与应用概率系） ； Fintech Thrust, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）金融科技方向） 纠错

AI总结 研究连续时间下主从问题的数值求解，提出深度主从演员评论家算法（DeepPAAC），可处理多维情况及约束，通过五个案例研究神经网络架构等因素对求解器收敛的影响。