University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）

SonoWorld: From One Image to a 3D Audio-Visual Scene

SonoWorld：从一张图像到一个三维音频视觉场景

Derong Jin, Xiyi Chen, Ming C. Lin, Ruohan Gao

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

AI总结 本文提出Image2AVScene任务，通过SonoWorld框架生成三维音频视觉场景，结合图像生成全景、三维场景构建、语言引导声音锚点和空间音频渲染，实现沉浸式体验。

Comments Accepted by CVPR 2026, project page: https://humathe.github.io/sonoworld/

NARVis: Neural Accelerated Rendering for Real-Time Scientific Point Cloud Visualization

NARVis：神经加速渲染用于实时科学点云可视化

Srinidhi Hegde, Kaur Kullman, Thomas Grubb, Leslie Lait, Stephen Guimond, Matthias Zwicker

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； NASA（美国国家航空航天局） ； Hampton University（汉普顿大学） 纠错

AI总结 NARVis通过神经后处理提升大规模点云渲染效率，实现高速高保真可视化，适用于多维流场和地形扫描。

Understanding Semantic Perturbations on In-Processing Generative Image Watermarks

理解生成图像水印在处理过程中的语义扰动

Anirudh Nakra, Min Wu

机构 * University of Maryland, College Park, MD, USA（马里兰大学帕克分校） 纠错

AI总结 研究探讨了生成图像水印在处理过程中对语义扰动的鲁棒性，提出多阶段框架进行系统压力测试，发现语义编辑会显著降低水印检测能力，揭示当前水印评估存在的关键缺口。

Unsafe by Reciprocity: How Generation-Understanding Coupling Undermines Safety in Unified Multimodal Models

因互惠而不安全：生成-理解耦合如何在统一多模态模型中损害安全性

Kaishen Wang, Heng Huang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

AI总结 研究探讨了统一多模态模型中生成与理解之间的互惠关系可能成为安全漏洞的根源，提出RICE攻击方法，揭示了跨功能互惠对安全性的负面影响。

Comments 7 figures, 3 tables

ImAgent: A Unified Multimodal Agent Framework for Test-Time Scalable Image Generation

ImAgent：一种统一的多模态代理框架，用于测试时间可扩展的图像生成

Kaishen Wang, Ruibo Chen, Tong Zheng, Heng Huang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

AI总结 ImAgent通过统一的多模态代理框架，在测试时间实现高效的图像生成扩展，通过内部推理、生成和自评估模块提升图像质量和语义一致性。

Comments 8 tables, 8 figures