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Nanjing University(南京大学)

2026-07-01 至 2026-07-01 共收录 4
2604.15917 2026-07-01 cs.CV 版本更新

Making Image Editing Easier via Adaptive Task Reformulation with Agentic Executions

通过具有代理执行的自适应任务重构使图像编辑更易于实现

Bo Zhao, Kairui Guo, Runnan Du, Haiyang Sun, Pengshan Wang, Huan Yang, Kun Gai, Yixin Cao, Wei Ji

机构 * Nanjing University(南京大学) Beijing Institute of Technology(北京理工大学) College of Artificial Intelligence, China University of Petroleum (Beijing)(中国石油大学(北京)人工智能学院) Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) Fudan University(复旦大学)

AI总结 本文提出通过自适应任务重构框架提升图像编辑性能,通过代理分析和反馈优化任务描述,改进编辑效果,尤其在复杂案例中表现显著。

Comments 9pages

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2601.04126 2026-07-01 cs.CL cs.AI cs.CV 版本更新

InfiniteWeb: Scalable Web Environment Synthesis for GUI Agent Training

InfiniteWeb: 面向GUI智能体训练的可扩展Web环境合成

Ziyun Zhang, Zezhou Wang, Xiaoyi Zhang, Zongyu Guo, Jiahao Li, Bin Li, Yan Lu

机构 * Peking University(北京大学) Nanjing University(南京大学) Microsoft Research Asia(微软亚洲研究院)

AI总结 提出InfiniteWeb系统,通过统一规范、任务驱动测试和多样化种子设计自动生成功能完备的Web环境,解决GUI智能体训练数据稀缺问题,在OSWorld和Online-Mind2Web上取得显著性能提升。

Comments Accepted to ACL 2026 Main

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2511.23221 2026-07-01 cs.CV 版本更新

Robust 3DGS-based SLAM via Adaptive Kernel Smoothing

基于自适应核平滑的鲁棒3DGS SLAM

Shouhe Zhang, Dayong Ren, Wen Jie Li, Piaopiao Yu, Sensen Song, Kaikai Shao, Yurong Qian

机构 * Xinjiang University(新疆大学) Nanjing University(南京大学) Southwest University of Political Science and Law(西南政治科学法学院) Nanjing University of Aeronautics and Astronautics(南京航空航天大学) Yantai University(烟台大学)

AI总结 针对3DGS-SLAM中渲染质量主导跟踪精度的传统观念,提出通过平滑核策略增强光栅化过程对参数误差的鲁棒性,从而稳定相机位姿跟踪,并设计了CB-KNN方法自适应调整局部高斯参数,实验证明在保持建图质量的同时显著提升跟踪鲁棒性和精度。

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2511.17979 2026-07-01 cs.CV 版本更新

FeRA: Frequency-Energy Constrained Routing for Effective Diffusion Adaptation Fine-Tuning

FeRA: 面向高效扩散自适应微调的频率能量约束路由

Bo Yin, Xiaobin Hu, Xingyu Zhou, Yu He, Peng-Tao Jiang, Yue Liao, Junwei Zhu, Jiangning Zhang, Ying Tai, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) vivo Tencent(腾讯) Nanjing University(南京大学)

AI总结 提出FeRA框架,通过揭示扩散模型去噪过程中的频率能量机制,利用频率能量指示器、软频率路由和频率能量一致性正则化,实现参数更新与内在频率能量进程对齐,从而高效稳定地微调扩散模型。

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