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

ROAD: Reciprocal-Objective Alignment of Discriminative Semantics for 3D Shape Generation

ROAD：用于3D形状生成的判别式语义的互目标对齐

Xiao Luo, Mingyang Du, Xin Zhou, Tianrui Feng, Xiwu Chen, Xiaofan Li, Jiangning Zhang, Dingkang Liang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Megvii（旷视科技） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 ROAD框架通过迁移判别式3D基础模型的先验，采用互目标对齐策略，仅用1.5%训练数据就实现了高保真3D生成，大幅降低了计算开销。

FasTac: A Curved Multispectral Vision-Based Tactile Sensor for High-Speed High-Precision 3D Shape and Force Perception

FasTac：一种用于高速高精度3D形状与力感知的曲面多光谱视觉触觉传感器

Xiaofan Lu, Kaiji Huang, Jiahui Chen, Yuankai Lin, Hua Yang, Zhouping Yin

机构 * State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学机械科学与工程学院智能制造装备与技术国家重点实验室） ； National Innovation Institute of Digital Design and Manufacturing（国家数字化设计与制造创新中心） 纠错

AI总结 FasTac是一款集成多光谱光度立体、动态卷积力估计及FPGA加速的曲面多光谱视觉触觉传感器，可实现高精度3D形状与力感知，兼具高速处理能力，经实验验证其性能优于现有方案。

Comments 13 pages, 11 figures, including 2 pages of supplementary material. Submitted to IEEE/ASME Transactions on Mechatronics

Beyond Visual Ambiguity: Guiding Robust Monocular Depth Estimation in Challenging Scenarios via Detailed Long Captions

超越视觉歧义：通过详细长文本引导具有挑战性场景下的鲁棒单目深度估计

Junrui Zhang, Jiaqi Li, Yiran Wang, Liao Shen, Zhiguo Cao

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

AI总结 该研究针对单目深度估计的视觉歧义问题，提出CapDepth框架，通过详细长文本引导，在非朗伯表面和恶劣天气下的深度误差较现有最优方法分别降低25.0%和22.0%。

Comments Accepted to ACM MM 2026

RFMSR: Residual Flow Matching for Image Super-Resolution

RFMSR：用于图像超分辨率的残差流匹配

Shuwei Huang, Tianyao Luo, Jicheng Liu, Pan Zhou

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

AI总结 研究针对图像超分辨率，提出残差流匹配框架RFMSR，将源分布集中于LQ潜变量以减少传输距离并保留结构先验，采用两阶段训练策略，实验证明该方法相比SOTA实现了相当甚至更优的感知质量。

VCE: A zero-cost hallucination mitigation method of LVLMs via visual contrastive editing

VCE：通过视觉对比编辑实现LVLMs的零成本幻觉抑制方法

Yanbin Huang, Yisen Li, Guiyao Tie, Xiaoye Qu, Pan Zhou, Hongfei Wang, Zhaofan Zou, Hao Sun, Xuelong Li

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究院） ； China Telecom（中国电信） 纠错

AI总结 本文提出VCE方法，通过分析模型对对比视觉扰动的响应，利用SVD分解激活模式以抑制幻觉倾向，有效减少多基准测试中的物体幻觉，同时保持计算效率。

Comments ICASSP 2026

Journal ref 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2026, pp. 16657-16661