Nanyang Technological University（南洋理工大学）

MaskFlow: Precise, Consistent and Seamless Regional Image Editing

MaskFlow：精准、一致且无缝的区域图像编辑

Rui Xu, Yang Yong, Shunzi Yang, Ruihao Gong, Chengtao Lv

机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 MaskFlow框架通过融合掩码的流匹配目标与Soft-Poisson去接缝模块，结合MEData数据集，实现了精准可控、无缝融合的区域图像编辑，性能优于现有方法。

Comments 18 pages, 6 figures. Project page: https://reychiaro.github.io/MaskFlow

The Periodic Table of LLM Reasoning: A Structured Survey of Reasoning Paradigms, Methods, and Failure Modes

LLM推理的周期表：推理范式、方法与失败模式的结构化综述

Avinash Anand, Mahisha Ramesh, Avni Mittal, Ashutosh Kumar, Rishitej Reddy Vyalla, Erik Cambria, Zhengkui Wang, Timothy Liu, Aik Beng Ng, Simon See, Rajiv Ratn Shah

机构 * Singapore Institute of Technology（新加坡理工大学） ； Nvidia AI Center (SNAIC)（英伟达人工智能中心（SNAIC）） ； MIDAS Lab, IIIT Delhi（IIIT德里MIDAS实验室） ； MIDAS Lab, IIT Mandi（IIT曼迪MIDAS实验室） ； Owl Autonomous Imaging, Inc.（Owl自主成像公司） ； College of Computing & Data Science, NTU Singapore（新加坡南洋理工大学计算与数据科学学院） ； NVIDIA AI Technology Centre, Singapore（英伟达新加坡人工智能技术中心） ； Department of Computer Science and Engineering, IIT Kanpur（IIT坎普尔计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 本文系统综述了300多篇论文，提出LLM推理研究的结构化分类法，涵盖多种推理范式，分析方法论趋势，并总结常见限制与失败模式，旨在为开发更鲁棒、可解释和可泛化的推理系统提供参考。

Covert Visual Prompt Injection against Commercial Multimodal Large Language Models

对抗性提示注入攻击多模态大语言模型

Meiwen Ding, Song Xia, Chenqi Kong, Xudong Jiang

机构 * Rapid-Rich Object Search Lab, School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院快速丰富目标搜索实验室） 纠错

AI总结 本文研究了针对强大闭源多模态大语言模型的不可察觉视觉提示注入攻击，通过界文本叠加嵌入恶意提示并优化视觉扰动，提升攻击性能。

Towards Geometry-Grounded Dense Semantic Matching with VGGT Priors

基于VGGT先验的几何基础密集语义匹配研究

Songlin Yang, Tianyi Wei, Yushi Lan, Zeqi Xiao, Anyi Rao, Xingang Pan

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； Visual Geometry Group, University of Oxford（牛津大学视觉几何组） 纠错

AI总结 本文针对现有语义匹配方法的几何歧义与最近邻规则局限，采用VGGT先验，通过特征调整、循环训练等策略实现适配，在多方面性能优于基线。

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