Nanyang Technological University（南洋理工大学）

GlyphPrinter: Region-Grouped Direct Preference Optimization for Glyph-Accurate Visual Text Rendering

GlyphPrinter: 基于区域分组的直接偏好优化用于精确的视觉文本渲染

Xincheng Shuai, Ziye Li, Henghui Ding, Dacheng Tao

机构 * Institute of Big Data, College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（大数据研究院，计算机科学与人工智能学院，复旦大学） ； Generative AI Lab, College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（生成式人工智能实验室，计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出GlyphPrinter，通过区域分组直接偏好优化提升文本渲染的字形准确性，引入区域级字形偏好标注和区域优化目标，有效解决复杂或非领域字符的字形误差问题。

Comments CVPR 2026, Project Page: https://henghuiding.com/GlyphPrinter/

HSImul3R: Physics-in-the-Loop Reconstruction of Simulation-Ready Human-Scene Interactions

HSImul3R：物理循环中的人机交互仿真准备重建

Yukang Cao, Haozhe Xie, Fangzhou Hong, Long Zhuo, Zhaoxi Chen, Liang Pan, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； ACE Robotics（ACE机器人公司） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 HSImul3R通过物理引导的双向优化框架，解决人机交互仿真中的感知与仿真差距问题，实现稳定且可部署的3D重建。

Comments https://yukangcao.github.io/HSImul3R/

RoCo Challenge at AAAI 2026: Benchmarking Robotic Collaborative Manipulation for Assembly Towards Industrial Automation

AAAI 2026机器人协作操作挑战赛：面向工业自动化的协作操作基准测试

Haichao Liu, Yuheng Zhou, Zhenyu Wu, Ziheng Ji, Ziyu Shan, Qianzhun Wang, Ruixuan Liu, Zhiyuan Yang, Yejun Gu, Shalman Khan, Shijun Yan, Jun Liu, Haiyue Zhu, Changliu Liu, Jianfei Yang, Jingbing Zhang, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China（北京邮电大学，北京，中国） ； Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA（卡内基梅隆大学，匹兹堡，美国） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（科技研究局（A*STAR），新加坡） 纠错

AI总结 本文提出RoCo挑战赛，通过模拟和真实世界装配任务，推动工业机器人协作操作能力的发展，展示了双模型框架和故障恢复数据在长周期多任务学习中的有效性。

Comments 16 pages, 8 figures

Master Micro Residual Correction with Adaptive Tactile Fusion and Force-Mixed Control for Contact-Rich Manipulation

通过自适应触觉融合和力混合控制实现接触密集操作的主微残差校正

Xingting Li, Yifan Xie, Han Liu, Wei Hou, Guangyu Chen, Shoujie Li, Wenbo Ding

机构 * Shenzhen Ubiquitous Data Enabling Key Lab, Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen 518055, China（深圳智能数据赋能重点实验室，深圳国际研究生院，清华大学，深圳518055，中国） ； School of Electronics and Communication Engineering, Sun Yat-sen University, Shenzhen 518107, China（电子与通信工程学院，中山大学，深圳518107，中国） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639956, Singapore（机械与航空航天工程学院，南洋理工大学，新加坡639956，新加坡） 纠错

AI总结 本文提出M2-ResiPolicy，结合高阶动作指导与低阶校正，通过触觉强度驱动的自适应融合机制和力混合PBIC执行层，提升接触密集操作的精度与安全性。

Reference-Free Omnidirectional Stereo Matching via Multi-View Consistency Maximization

无参考全景立体匹配 via 多视角一致性最大化

Lehuai Xu, Weiming Zhang, Yang Li, Sidan Du, Lin Wang

机构 * Nanjing University, Nanjing, China（南京大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出FreeOmniMVS框架，通过多视角一致性最大化实现无参考全景立体匹配，解决传统方法在几何关系和全局依赖性方面的不足，提升遮挡和基线变化下的鲁棒性。

Comments 8 pages, 5 figures

GT-PCQA: Geometry-Texture Decoupled Point Cloud Quality Assessment with MLLM

GT-PCQA: 一种基于多模态大语言模型的几何-纹理解耦点云质量评估方法

Guohua Zhang, Jian Jin, Meiqin Liu, Chao Yao, Weisi Lin, Yao Zhao

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

AI总结 本文提出GT-PCQA框架，通过2D-3D联合训练和几何-纹理解耦策略，解决点云质量评估中数据量少和模型对几何退化不敏感的问题，实现高效且泛化能力强的评估方法。

CtrlAttack: A Unified Attack on World-Model Control in Diffusion Models

CtrlAttack：一种针对扩散模型世界模型控制的统一攻击

Shuhan Xu, Siyuan Liang, Hongling Zheng, Yong Luo, Han Hu, Lefei Zhang, Dacheng Tao

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出CtrlAttack攻击方法，针对扩散模型中的时间动态建模漏洞，通过低维速度场干扰状态转移，提升攻击成功率并揭示模型在状态动态层面的安全风险。

Modality-free Graph In-context Alignment

无模态图上下文对齐

Wei Zhuo, Siqiang Luo

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出MF-GIA框架，通过梯度指纹捕捉领域特征，实现跨异构域的无模态few-shot预测与泛化。

Comments Accepted at ICLR 2026

InfiniteDance: Scalable 3D Dance Generation Towards in-the-wild Generalization

InfiniteDance: 可扩展的3D舞蹈生成以实现真实场景泛化

Ronghui Li, Zhongyuan Hu, Li Siyao, Youliang Zhang, Haozhe Xie, Mingyuan Zhang, Jie Guo, Xiu Li, Ziwei Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出InfiniteDance，通过扩大数据与模型设计，实现可扩展的3D舞蹈生成，解决了真实场景下的泛化问题。

Comments project page: https://infinitedance.github.io/

FedUAF: Uncertainty-Aware Fusion with Reliability-Guided Aggregation for Multimodal Federated Sentiment Analysis

FedUAF: 基于不确定性融合与可靠性引导聚合的多模态联邦情感分析

Xianxun Zhu, Zezhong Sun, Imad Rida, Erik Cambria, Junqi Su, Rui Wang, Hui Chen

机构 * Shanghai University（上海大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； Université de Technologie de Compiègne（法国图卢兹国立理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） 纠错

AI总结 本文提出FedUAF框架，通过不确定性融合和可靠性引导聚合解决联邦学习中多模态数据缺失、分布异质和客户端更新不可靠的问题，实验证明其在CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上优于现有方法。

FakeScope: Large Multimodal Expert Model for Transparent AI-Generated Image Forensics

FakeScope：大型多模态专家模型用于透明的AI生成图像取证

Yixuan Li, Yu Tian, Yipo Huang, Wei Lu, Shiqi Wang, Weisi Lin, Anderson Rocha

机构 * College of Computing, City University of Hong Kong（城市大学 computing 学院） ； School of Data Science and Artificial Intelligence, Chang’an University（长安大学数据科学与人工智能学院） ； School of Computer Science and Engineering, Ministry of Education Key Laboratory of Information Technology, Guangdong Province Key Laboratory of Information Security Technology, Sun Yat-Sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学 computing 与数据科学学院） ； Artificial Intelligence Lab. (Recod.ai) at the University of Campinas（坎皮纳斯大学人工智能实验室） 纠错

AI总结 FakeScope通过多模态专家模型提升AI生成图像的检测能力，提供可解释的取证分析，实现高精度识别与深入解释，具备零样本检测和跨生成器泛化能力。