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Peking University(北京大学)

2026-07-01 至 2026-07-01 共收录 4
2601.19506 2026-07-01 cs.CV 版本更新

Bridging Information Asymmetry: A Hierarchical Framework for Deterministic Blind Face Restoration

弥合信息不对称:一种降低不确定性的分层盲脸修复框架

Zhengjian Yao, Jiakui Hu, Kaiwen Li, Hangzhou He, Xinliang Zhang, Shuang Zeng, Lei Zhu, Yanye Lu

机构 * Biomedical Engineering Department, College of Future Technology, Peking University(北京大学未来技术学院生物医学工程系) Institute of Medical Technology, Peking University Health Science Center(北京大学医学部医学技术研究所) National Biomedical Imaging Center, Peking University(北京大学国家生物医学成像中心)

AI总结 提出Pref-Restore分层框架,通过语义信息增强、纹理保真对齐和保真约束偏好优化,降低盲脸修复中的不确定性,实现身份敏感的高保真重建。

Comments Accepted by TPAMI2026

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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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2506.17294 2026-07-01 cs.CL cs.AI cs.LG 版本更新

From Multimodal Perception to Strategic Reasoning: A Survey on AI-Generated Game Commentary

从多模态感知到策略推理:AI生成游戏评论综述

Qirui Zheng, Xingbo Wang, Keyuan Cheng, Yunlong Lu, Muhammad Asif Ali, Lingfeng Li, Yongyi Wang, Wenxin Li

机构 * Peking University(北京大学) King Abdullah University of Science and Technology(阿卜杜拉国王科技大学)

AI总结 本文提出统一框架,将AI生成游戏评论分为描述性、分析性和背景性三类,综述方法、数据集和评估指标,并指出未来方向。

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2509.25682 2026-07-01 cs.CV 版本更新

Few-Shot Synthetic Image Attribution: Identifying Unseen Generators with Limited Samples

少样本合成图像溯源:有限样本下识别未见生成器

Shiyu Wu, Shuyan Li, Jing Li, Jing Liu, Yequan Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Beijing Academy of Artificial Intelligence(北京智源人工智能研究院) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University(清华大学深圳国际研究生院) Harbin Institute of Technology, Shenzhen(哈尔滨工业大学(深圳)) Peking University(北京大学)

AI总结 提出少样本合成图像溯源新范式,构建含45个生成器、117万图像的OmniFake数据集,并设计OmniDFA基线,实现少样本下识别未见生成器,在AIGI检测中达到最优泛化性能。

Comments ECCV 2026

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