Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

PointTPA: Dynamic Network Parameter Adaptation for 3D Scene Understanding

PointTPA：用于3D场景理解的动态网络参数适应

Siyuan Liu, Chaoqun Zheng, Xin Zhou, Tianrui Feng, Dingkang Liang, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 PointTPA通过动态网络参数适应提升3D场景理解，采用SNG和DPP方法生成输入感知参数，实现参数高效且在ScanNet上取得78.4% mIoU。

Comments Accepted by CVPR 2026. The code is available at https://github.com/H-EmbodVis/PointTPA

DIRECT: Video Mashup Creation via Hierarchical Multi-Agent Planning and Intent-Guided Editing

DIRECT：通过分层多智能体规划和意图引导编辑实现视频混剪创作

Ke Li, Maoliang Li, Jialiang Chen, Jiayu Chen, Zihao Zheng, Shaoqi Wang, Xiang Chen

机构 * School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 本文提出DIRECT框架，通过分层多智能体规划和意图引导编辑解决视频混剪中多模态协调问题，提出Mashup-Bench基准并验证了方法在客观和主观评估上的优越性。

Synthesis4AD: Synthetic Anomalies are All You Need for 3D Anomaly Detection

Synthesis4AD：合成异常就是3D异常检测所需

Yihan Sun, Yuqi Cheng, Junjie Zu, Yuxiang Tan, Guoyang Xie, Yucheng Wang, Yunkang Cao, Weiming Shen

机构 * National Center of Technology Innovation for Intelligent Design and Numerical Control, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学国家智能设计与数控技术创新中心） ； School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； Department of Intelligent Manufacturing, Contemporary Amperex Technology Ltd.（宁德时代新能源科技股份有限公司智能制造部） ； Institute for Infocomm Research, A*STAR（新加坡科技研究局资讯通信研究院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） 纠错

AI总结 本文提出Synthesis4AD方法，通过大规模高保真合成异常数据提升3D异常检测性能，利用3D-DefectStudio平台生成精确点云异常掩码，并结合多模态大语言模型实现知识驱动的数据生成，实验表明在多个数据集上达到领先水平。

VABench: A Comprehensive Benchmark for Audio-Video Generation

VABench：音频视频生成的综合性基准

Daili Hua, Xizhi Wang, Bohan Zeng, Xinyi Huang, Hao Liang, Junbo Niu, Xinlong Chen, Quanqing Xu, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Key Laboratory of Data Intelligence (Peking University)（北京市数据智能重点实验室（北京大学）） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 本文提出VABench，一个用于评估同步音频视频生成能力的综合性基准，涵盖三种任务类型和15个评估维度，旨在建立新的评估标准以推动视频生成领域的发展。

Comments 24 pages, 25 figures

Physics-Informed Untrained Learning for RGB-Guided Superresolution Single-Pixel Hyperspectral Imaging

基于物理的无训练学习用于RGB引导的超分辨率单像素超光谱成像

Hao Zhang, Bilige Xu, Lichen Wei, Xu Ma, Wenyi Ren

机构 * College of Science, Northwest Agriculture & Forestry University（西北农林科技大学理学院） ； Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology（北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室） ； State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出一种基于物理的无训练框架，利用未训练的神经网络和RGB引导，实现超分辨率和超光谱重建，无需外部训练数据，实验表明其在重建精度和光谱保真度上优于现有方法。

Comments 9 pages, 13 figures, 5 tables