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

Human-as-Humanoid: Enabling Zero-Shot Humanoid Learning from Ego-Exo Human Videos with Human-Aligned Embodiments

人类作为人形机器人：通过人类对齐的具身从自我-外部人类视频实现零样本人形机器人学习

Xiaopeng Lin, Ruoqi Yang, Shijie Lian, Zhaolong Shen, Bin Yu, Changti Wu, Haibao Liu, Yuxiang Zhang, Hong Li, Qiyuan Su, Haochen Liu, Xuguo He, Yukun Shi, Cong Huang, Zhirui Zhang, Bojun Cheng, Kai Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； DeepCybo ； ZGCA ； ZGCI ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出Human-as-Humanoid框架，通过对齐机器人本体、感知设置和动作标签接口，将大规模人类演示视频转化为可执行的动作监督，实现高自由度人形机器人的零样本学习。

Comments 20 pages, 9 figures

No Place to Hide: Benchmarking Video Hallucination with Background-Controlled Pairs

无处可藏：基于背景控制对的视频幻觉基准测试

Haojian Huang, Harold Haodong Chen, Meng Luo, Junjia Du, Shanqing Xu, Ziheng Chen, Yanxiang Huang, Yinchuan Li, Ying-Cong Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Knowin AI（考恩人工智能） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 提出VidPair-Halluc基准，通过背景相似但前景语义不同的视频对，精确评估大型视频模型中的视频幻觉，包含1K对抗视频对和11K时空问答对。

Comments ECCV 2026

Mask to Concept: Auto-Promptable SAM3 via Efficient Test-Time Concept Embedding Search for Few-Shot Annotation

掩码到概念：通过高效测试时概念嵌入搜索实现自动可提示的SAM3用于少样本标注

Quan Zhou, Shaoqing Zhai, Qiang Hu, Jia Chen, Qiang Li, Zhiwei Wang

机构 * Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Changzhou United lmaging Healthcare Surgical Technology Co. Ltd.（常州联影医疗手术技术有限公司） 纠错

AI总结 提出Mask to Concept (M2C)框架，无需外部模块或重训练，仅用少量标注图像，通过可学习概念嵌入搜索和混合不确定性估计，实现SAM3在医学图像中的自动少样本标注，达到SOTA性能。

Comments Accepted by MICCAI 2026

Towards Generalizable Robotic Manipulation in Dynamic Environments

面向动态环境的通用机器人操作

Heng Fang, Shangru Li, Shuhan Wang, Xuanyang Xi, Dingkang Liang, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei Technologies Co. Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出DOMINO数据集与基准，通过实验评估现有VLA模型，提出PUMA架构提升动态感知能力，实现动态任务中的高成功率。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://h-embodvis.github.io/DOMINO/