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National University of Singapore(新加坡国立大学)

2026-05-12 至 2026-05-12 共收录 43
2605.10859 2026-05-12 cs.CV cs.LG

Masked Generative Transformer Is What You Need for Image Editing

你需要Masked Generative Transformer来进行图像编辑

Wei Chow, Linfeng Li, Xian Sun, Lingdong Kong, Zefeng Li, Qi Xu, Hang Song, Tian Ye, Xian Wang, Jinbin Bai, Shilin Xu, Xiangtai Li, Junting Pan, Shaoteng Liu, Ran Zhou, Tianshu Yang, Songhua Liu

机构 * ByteDance(字节跳动) National University of Singapore(新加坡国立大学) Duke University(杜克大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) HKUST(GZ)(香港科技大学(广州))

AI总结 本文提出EditMGT框架,利用Masked Generative Transformers实现局部化编辑,通过多层注意力整合和区域保持采样提升编辑精度,使用CrispEdit-2M数据集在多个基准上取得最佳性能。

Comments CVPR 2026 HiGen Workshop; Project Page at https://weichow23.github.io/EditMGT/ GitHub at https://github.com/weichow23/EditMGT

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2605.10790 2026-05-12 cs.LG

Elucidating Representation Degradation Problem in Diffusion Model Training

阐明扩散模型训练中的表示退化问题

Zhipeng Yao, Dazhou Li, Zitong Zhang, Durude Mahee, Fan Zhu, Wenbin Zhang, Xinwei He, Yeying Jin, Rui Yu

机构 * University of Louisville(路易斯维尔大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Florida International University(佛罗里达国际大学) Shenyang University of Chemical Technology(沈阳化学工业大学) Huazhong Agricultural University(华中农业大学)

AI总结 本文研究扩散模型训练中的表示退化问题,提出ERD框架通过动态分配优化资源提升收敛速度和生成质量。

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2605.10744 2026-05-12 cs.CV cs.RO

C-CoT: Counterfactual Chain-of-Thought with Vision-Language Models for Safe Autonomous Driving

C-CoT:基于视觉-语言模型的反事实链式推理用于安全自动驾驶

Kefei Tian, Yuansheng Lian, Kai Yang, Xiangdong Chen, Shen Li

机构 * College of Transportation, Tongji University(同济大学交通运输学院) Department of Civil Engineering, Tsinghua University(清华大学土木工程系) School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University(清华大学车辆与移动系统学院) Department of Civil and Environmental Engineering, National University of Singapore(新加坡国立大学土木与环境工程系)

AI总结 本文提出C-CoT框架,利用视觉-语言模型将驾驶决策分解为五个阶段,通过反事实推理提升自动驾驶在复杂环境中的安全性和鲁棒性。

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2605.10230 2026-05-12 cs.LG

FORGE: Fragment-Oriented Ranking and Generation for Context-Aware Molecular Optimization

FORGE:面向上下文的分子优化片段排序与生成

Qingchuan Zhang, He Cao, Hao Li, Yanjun Shao, Zhiyuan Liu, Shihang Wang, Shufang Xie, Shenghua Gao, Xinwu Ye

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) International Digital Economy Academy(国际数字经济学院) Peking University(北京大学) Yale University(耶鲁大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Macao Polytechnic University(澳门理工学院) Zhongguancun Academy(中关村学院) University of Hong Kong(香港大学)

AI总结 FORGE通过上下文感知的局部编辑方法改进分子结构,在保持起始化合物相似性的同时,利用自动挖掘的低到高编辑对进行片段排序与生成,优于现有方法。

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2605.10229 2026-05-12 cs.CV cs.CY

VPD-100K: Towards Generalizable and Fine-grained Visual Privacy Protection

VPD-100K: 向通用化和细粒度的视觉隐私保护迈进

Xiaobin Hu, Enpu Zuo, Lanping Hu, Kaiwen Yang, Dianshu Liao, Tianyi Zhang, Bo Yin, Yinsi Zhou, Shidong Pan, Xiaoyu Sun

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) Australian National University(澳大利亚国立大学) New York University(纽约大学) The University of New South Wales(新南威尔士大学)

AI总结 本文提出VPD-100K数据集,用于通用隐私检测,包含10万张图像和33个细粒度类别,设计了频率增强轻量模块以提升隐私检测效果。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

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2605.10137 2026-05-12 stat.ML cs.LG

PFN-TS: Thompson Sampling for Contextual Bandits via Prior-Data Fitted Networks

PFN-TS:通过先验-数据拟合网络进行上下文老虎机的强化学习

Yan Shuo Tan, Kenyon Ng, Ruizhe Deng, Sumetha Loganathan, Qiong Zhang, Bibhas Chakraborty

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) Monash University(墨尔本大学) Renmin University of China(中国人民大学) Duke-NUS Medical School(国立杜克-新加坡医学学校)

AI总结 PFN-TS通过先验-数据拟合网络将后验预测转化为均值奖励样本,利用子采样预测中心极限定理估计后验方差,实现上下文老虎机的强化学习,实验表明其在非线性合成和OpenML分类-老虎机基准中表现最佳。

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2603.26680 2026-05-12 cs.CL cs.AI

AlpsBench: An LLM Personalization Benchmark for Real-Dialogue Memorization and Preference Alignment

AlpsBench: 一个面向真实对话记忆与偏好对齐的LLM个性化基准

Jianfei Xiao, Xiang Yu, Chengbing Wang, Wuqiang Zheng, Xinyu Lin, Kaining Liu, Hongxun Ding, Yang Zhang, Wenjie Wang, Fuli Feng, Xiangnan He

机构 * University of Science and Technology of China(科学技术大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 AlpsBench通过真实人类与LLM对话数据构建,包含2500个长期交互序列及验证的记忆,评估个性化信息提取、更新、检索与利用等核心任务,揭示LLM在记忆管理中的局限性。

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2603.21901 2026-05-12 cs.CV

CLEAR: Context-Aware Learning with End-to-End Mask-Free Inference for Adaptive Video Subtitle Removal

CLEAR: 基于上下文的端到端无掩码推理的自适应视频字幕移除

Qingdong He, Chaoyi Wang, Peng Tang, Yifan Yang, Xiaobin Hu

机构 * University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 CLEAR通过上下文感知的自适应学习实现端到端无掩码推理,有效区分字幕与背景内容,提升多语言字幕移除性能。

Comments Accepted by ICML 2026 (Spotlight)

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2602.17251 2026-05-12 cs.LG

SCOPE: Structured Prototype-Guided Adaptation for EEG Foundation Models with Limited Labels

SCOPE:结构化原型引导适应EEG基础模型以有限标签

Jingying Ma, Feng Wu, Yucheng Xing, Qika Lin, Tianyu Liu, Chenyu Liu, Ziyu Jia, Mengling Feng

机构 * Saw Swee Hock School of Public Health, National University of Singapore(新加坡国立大学 Saw Swee Hock 公共卫生学院) Institute of Data Science, National University of Singapore(新加坡国立大学数据科学研究所) Guangzhou Research Translation and Innovation Institute, National University of Singapore(新加坡国立大学广州研究翻译与创新研究所) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算与数据科学学院) Beijing Key Laboratory of Brainnetome and Brain-Computer Interface, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所脑网络与脑机接口重点实验室) Brainnetome Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所脑网络中心)

AI总结 针对有限标签下EEG基础模型适应难题,提出SCOPE框架,通过外部监督和原型引导提升模型鲁棒性与效率,实验显示在多种任务和比例下均表现优异。

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2512.23964 2026-05-12 cs.LG cs.AI

DUALFloodGNN: Physics-informed Graph Neural Network for Operational Flood Modeling

DUALFloodGNN:用于运营洪水建模的物理信息图神经网络

Carlo Malapad Acosta, Herath Mudiyanselage Viraj Vidura Herath, Jia Yu Lim, Abhishek Saha, Sanka Rasnayaka, Lucy Marshall

机构 * Department of Computer Science, School of Computing, National University of Singapore(新加坡国立大学计算机科学系) School of Civil Engineering, Faculty of Engineering, The University of Sydney(悉尼大学土木工程学院) Delft Institute of Applied Mathematics, Delft University of Technology(代尔夫特理工大学应用数学研究所)

AI总结 本文提出DUALFloodGNN,一种融合物理约束的图神经网络,通过共享消息传递框架预测水体积和流量,提升洪水建模的准确性和效率。

Comments Accepted for publication at the IJCAI-ECAI 2026 AI4Tech track

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2512.04949 2026-05-12 cs.LG cs.AI cs.CL

CARL: Criticality-Aware Agentic Reinforcement Learning

CARL:基于关键性的代理强化学习

Leyang Shen, Yang Zhang, Chun Kai Ling, Xiaoyan Zhao, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore, Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 CARL通过识别关键状态中的动作选择,提升长周期代理推理的性能与效率,采用熵作为启发式代理,减少噪声信用分配和冗余计算。

Comments 18 pages, 6 figures

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2509.20294 2026-05-12 cs.LG math.ST stat.TH

Alignment-Sensitive Minimax Rates for Spectral Algorithms with Learned Kernels

对具有学习核的谱算法的对齐敏感最小最大率

Dongming Huang, Zhifan Li, Yicheng Li, Qian Lin

机构 * Department of Statistics and Data Science, National University of Singapore, Singapore(新加坡国立大学统计与数据科学系) School of Statistics and Mathematics, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan, China(中南财经政法大学统计与数学学院) Department of Statistics and Data Science, Tsinghua University, Beijing, China(清华大学统计与数据科学系)

AI总结 本文研究了在核从数据中学习的设定下的谱算法,引入了有效的跨度维度(ESD)作为对齐敏感的复杂度度量,证明了在序列模型中ESD不超过K时,最小最大超额风险与σ²K成比例,并分析了过参数化梯度流可降低ESD,扩展到线性模型和RKHS回归,并通过实验支持理论。

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2506.09110 2026-05-12 cs.LG

CodeBrain: Bridging Decoupled Tokenizer and Multi-Scale Architecture for EEG Foundation Model

CodeBrain: 桥接解耦分词器与多尺度架构的EEG基础模型

Jingying Ma, Feng Wu, Qika Lin, Yucheng Xing, Chenyu Liu, Ziyu Jia, Mengling Feng

机构 * Saw Swee Hock School of Public Health, National University of Singapore(新加坡国立大学 Saw Swee Hock 公共卫生学院) Institute of Data Science, National University of Singapore(新加坡国立大学数据科学研究所) Guangzhou Research Translation and Innovation Institute, National University of Singapore(新加坡国立大学广州研究翻译与创新研究所) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算与数据科学学院) Beijing Key Laboratory of Brainnetome and Brain-Computer Interface, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所脑网络与脑机接口重点实验室) Brainnetome Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所脑网络中心)

AI总结 CodeBrain通过解耦分词器和多尺度架构提升EEG基础模型的表示能力,实现对大脑活动的高效捕捉与可解释性。

Comments Published as a conference paper at the International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

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2605.10071 2026-05-12 cs.CV

MFVLR: Multi-domain Fine-grained Vision-Language Reconstruction for Generalizable Diffusion Face Forgery Detection and Localization

MFVLR:多领域细粒度视觉-语言重建用于通用扩散面部伪造检测与定位

Yaning Zhang, Tianyi Wang, Zan Gao, Yibo Zhao, Chunjie Ma, Meng Wang

机构 * Faculty of Computer Science and Technology, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)(计算机科学与技术学院,齐鲁工业大学(山东省科学院)) School of Computing, National University of Singapore(国立新加坡大学计算机学院) Shandong Artificial Intelligence Institute, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)(山东省人工智能研究院,齐鲁工业大学(山东省科学院)) Key Laboratory of Computer Vision and System, Ministry of Education, Tianjin University of Technology(教育部计算机视觉与系统重点实验室,天津工业大学)

AI总结 本文提出MFVLR模型,通过语言引导的面部伪造表示学习,实现通用的扩散合成面部伪造检测与定位,结合多领域视觉编码器和细粒度语言变压器提升模型泛化能力。

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2605.10051 2026-05-12 cs.RO cs.AI

Guided Streaming Stochastic Interpolant Policy

引导式流式随机插值策略

Puming Jiang, Meiyi Wang, Kelvin Lin, Ce Hao, Harold Soh

机构 * School of Computing, National University of Singapore(新加坡国立大学计算机学院)

AI总结 本文提出引导式流式随机插值策略,通过分析价值函数的时间演化,推导出最优引导项,实现动态目标下的高效控制与障碍避让。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026. The first two authors contributed equally

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2605.09810 2026-05-12 q-bio.BM cs.LG

TD3B: Transition-Directed Discrete Diffusion for Allosteric Binder Generation

TD3B:过渡引导的离散扩散用于别构结合物生成

Hanqun Cao, Aastha Pal, Sophia Tang, Yinuo Zhang, Jingjie Zhang, Pheng Ann Heng, Pranam Chatterjee

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学计算机科学与工程系) Department of Bioengineering, University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学生物工程系) Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系) Centre for Computational Biology, Duke-NUS Medical School(杜克-新加坡国立大学医学学校计算生物学中心)

AI总结 TD3B通过方向性状态转换控制目标,设计具有指定激动剂或拮抗剂行为的结合物,结合方向Oracle、软结合亲和门和预训练离散扩散模型的微调,实现与结合亲和力解耦的靶向生成。

Comments Published as a Spotlight at ICML 2026 (Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea)

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2605.09757 2026-05-12 cs.LG stat.ML

On Uniform Error Bounds for Kernel Regression under Non-Gaussian Noise

关于在非高斯噪声下核回归的统一误差界

Johannes Teutsch, Oleksii Molodchyk, Marion Leibold, Timm Faulwasser, Armin Lederer

机构 * Chair of Automatic Control Engineering, Department of Computer Engineering, Technical University of Munich(自动控制工程学系,计算机工程系,慕尼黑技术大学) Institute of Control Systems, Hamburg University of Technology(控制系统研究所,汉堡技术大学) Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore(电子与计算机工程系,新加坡国立大学)

AI总结 本文提出非渐近的核回归统一误差界,适用于广泛非高斯分布,包括亚高斯、有界、亚指数和方差/矩有界的噪声,并在安全控制中验证了界的有效性。

Comments This paper has been accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML) 2026

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2605.09678 2026-05-12 cs.AI

Absurd World: A Simple Yet Powerful Method to Absurdify the Real-world for Probing LLM Reasoning Capabilities

荒诞世界:一种简单却强大的方法,用于将现实世界扭曲以探测LLM推理能力

Ryan Albright, Golam Md Muktadir, Zarif Ikram, S M Jubaer, Mehrab Hossain, Dianbo Liu

机构 * The Nueva School(新维学校) University of Southern California(南加州大学) Notre Dame College(诺特大学) Arizona State University(亚利桑那州立大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 本文提出Absurd World框架,通过扭曲现实世界来测试LLM的推理能力,验证其在简单逻辑任务中的鲁棒性。

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2605.09636 2026-05-12 cs.AI

PDEAgent-Bench: A Multi-Metric, Multi-Library Benchmark for PDE Solver Generation

PDEAgent-Bench: 一个多指标、多库的PDE求解器生成基准

Zhen Hang, Yushan Yashengjiang, Junhui Li, Huanshuo Dong, Yang Wei, Zhezheng Hao, Jiangtao Ma, Songlin Bai, Haozhong Kai, Xihang Yue, Gangzong Si, Dongming Jiang, Chao Yao, Zhanhua Hu, Jiangqing Zhang, Pengwei Liu, Yaomin Shen, Xingyu Ren, Lei Liu, Zikang Xu, Han Li, Qingsong Yao, Hande Dong, Hong Wang

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Tencent(腾讯) Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Zhejiang University(浙江大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Tsinghua University(清华大学) University of Texas at Dallas(德克萨斯大学达拉斯分校) Arizona State University(亚利桑那州立大学) Rice University(里士满大学) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) Stanford University(斯坦福大学) Alibaba Group(阿里巴巴集团)

AI总结 PDEAgent-Bench是首个针对PDE求解器生成的多指标、多库基准,包含645个实例,涵盖6类数学问题和11种PDE家族,评估生成求解器的可执行性、数值精度和计算效率。

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2605.09628 2026-05-12 cs.CV

DegBins: Degradation-Driven Binning for Depth Super-Resolution

DegBins: 基于退化驱动的深度超分辨率

Zhiqiang Yan, Zhengxue Wang, Jian Yang, Gim Hee Lee

机构 * Department of Computer Science, National University of Singapore(新加坡国立大学计算机科学系) Nanjing University of Science and Technology(南京理工大学)

AI总结 本文提出DegBins框架,通过退化驱动的分箱方法改进深度超分辨率,利用高维特征空间建模退化关系,通过多阶段优化提升重建精度。

Comments 9 pages

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2605.09584 2026-05-12 cs.CL cs.AI cs.LG

CLR-voyance: Reinforcing Open-Ended Reasoning for Inpatient Clinical Decision Support with Outcome-Aware Rubrics

CLR-voyance:通过结果感知的评分表强化住院患者临床决策支持中的开放性推理

Aishik Nagar, Arun-Kumar Kaliya-Perumal, Yu-Hsuan Han, Andrew Sheng-Han Huang, Kristen Kee, Yushi Cao, Yiming Chen, Hongchao Jiang

机构 * ASUS Intelligent Cloud Services (AICS)(ASUS智能云服务(AICS)) Rehabilitation Research Institute of Singapore, Nanyang Technological University(新加坡康复研究院,南洋理工大学) Department of Family Medicine, Taipei Veterans General Hospital(台北荣民总医院家庭医学部) School of Medicine, National Yang Ming Chiao Tung University(国家阳明交通大学医学院) Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore(新加坡国立大学 Yong Loo Lin 医学院)

AI总结 CLR-voyance将住院患者推理建模为POMDP,通过结果感知和临床验证的奖励机制提升决策支持,实现住院患者临床推理的最新进展。

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2605.09539 2026-05-12 cs.CL

TacoMAS: Test-Time Co-Evolution of Topology and Capability in LLM-based Multi-Agent Systems

TacoMAS: 在基于大语言模型的多智能体系统中拓扑与能力的测试时间共演

Chen Xu, Yicheng Hu, Ruizi Wang, Xinyu Lin, Wenjie Wang, Dongrui Liu, Fuli Feng

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Shanghai AI Lab(上海人工智能实验室)

AI总结 TacoMAS通过联合调整拓扑和能力,以不同时间尺度优化多智能体系统,实验表明其在四个基准测试中优于20个基线模型,平均提升13.3%。

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2605.09518 2026-05-12 cs.LG

LLM-Driven Performance-Space Augmentation for Meta-Learning-Based Algorithm Selection

基于大语言模型的性能空间增强用于基于元学习的算法选择

Darren Zhu, Daren Ler

机构 * Department of Statistics and Data Science(统计与数据科学系) National University of Singapore(新加坡国立大学) Department of Computer Science(计算机科学系)

AI总结 本文提出通过大语言模型生成合成回归数据来增强元数据集,以提升元学习在算法选择中的性能,发现均匀采样策略在多个指标上表现更优。

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2605.09422 2026-05-12 cs.CL cs.CV

Perception Without Engagement: Dissecting the Causal Discovery Deficit in LMMs

无参与的感知:LMMs中因果发现缺陷的剖析

Jiafeng Liang, Zhihao Zhu, Zihan Zhang, Baoqi Ren, Shixin Jiang, Runxuan Liu, Tao Ren, Ming Liu, See-Kiong Ng, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) Pengcheng Laboratory(鹏城实验室) National University of Singapore(新加坡国立大学) Peking University(北京大学) Harvard University(哈佛大学)

AI总结 本文探讨了大型多模态模型在因果发现中的缺陷,提出ProCauEval评估协议和ADPO框架,通过扰动分析揭示模型在视觉和文本模态间的依赖关系,提升视觉推理能力。

Comments 17 pages, 5 figures

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2605.09317 2026-05-12 cs.CL cs.CV cs.LG

Mem-W: Latent Memory-Native GUI Agents

Mem-W: 基于潜在记忆的原生GUI代理

Guibin Zhang, Yaohui Ling, Fanci Meng, Kun Wang, Shuicheng Yan

机构 * LV-NUS Lab(LV-NUS实验室)

AI总结 Mem-W通过将记忆作为连续上下文的一部分,改进GUI代理的长期任务执行能力,实验证明其在多个导航基准测试中提升了性能,最高提升达+30.0。

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2605.05072 2026-05-12 cs.CV

Height-Guided Projection Reparameterization for Camera-LiDAR Occupancy

基于高度引导的投影重参数化方法用于相机-激光雷达点云

Yuan Wu, Zhiqiang Yan, Jiawei Lian, Zhengxue Wang, Jian Yang

机构 * Nanjing University of Science and Technology(南京理工大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 本文提出HiPR方法,通过高度引导的投影重参数化提升点云预测精度,改进投影空间采样以适应真实场景的高度变化,增强特征聚合稳定性。

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2605.02487 2026-05-12 cs.RO

Visibility-Aware Mobile Grasping in Dynamic Environments

动态环境中具有可视性的移动抓取

Tianrun Hu, Anxing Xiao, David Hsu, Hanbo Zhang

机构 * School of Computing, National University of Singapore(新加坡国立大学计算机学院) Smart Systems Institute, National University of Singapore(新加坡国立大学智能系统研究所)

AI总结 本文提出一种统一的移动抓取系统,通过迭代低层全身规划器和基于行为树的高层规划器,提升动态环境中的抓取成功率和安全性。

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2604.19923 2026-05-12 cs.CV

UniCon3R: Unified Contact-aware 4D Human-Scene Reconstruction from Monocular Video

UniCon3R:基于单目视频的统一接触感知4D人体-场景重建

Tanuj Sur, Shashank Tripathi, Nikos Athanasiou, Ha Linh Nguyen, Kai Xu, Michael J. Black, Angela Yao

机构 * National University of Singapore(国立新加坡大学) Max Planck Institute for Intelligent Systems(马克斯·普朗克智能系统研究所)

AI总结 UniCon3R通过建模人体与环境的接触关系,提升4D人体-场景重建的物理合理性与全局运动估计,同时保持高效的前馈推理速度。

Comments Project page: https://surtantheta.github.io/UniCon3R

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2602.09534 2026-05-12 cs.CV

AUHead: Realistic Emotional Talking Head Generation via Action Units Control

AUHead: 通过动作单元控制实现逼真的情感谈话头生成

Jiayi Lyu, Leigang Qu, Wenjing Zhang, Hanyu Jiang, Kai Liu, Zhenglin Zhou, Xiaobo Xia, Jian Xue, Tat-Seng Chua

机构 * University of the Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Zhejiang University(浙江大学) State Key Laboratory of Communication Content Cognition, People’s Daily Online(人民日報網通信內容認知重點實驗室)

AI总结 本文提出AUHead方法,通过动作单元控制实现逼真的谈话头生成,解决现有方法在情感表达细腻度上的不足。

Comments https://openreview.net/forum?id=dmzlAUkulz&referrer=%5BAuthor%20Console%5D(%2Fgroup%3Fid%3DICLR.cc%2F2026%2FConference%2FAuthors%23your-submissions) Accepted at the 14th International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

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2505.18269 2026-05-12 cs.LG math.OC math.PR stat.ML

Representative Action Selection for Large Action Space Bandit Families

大规模动作空间老虎机家族中的代表性动作选择

Quan Zhou, Mark Kozdoba, Shie Mannor

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) Technion(技术学院)

AI总结 本文研究如何从大规模动作空间中选择代表性动作,以提高效率。提出简单算法通过随机采样和求解来收集最优动作,理论和实验验证其有效性。

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