Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

Semantic Generative Tuning for Unified Multimodal Models

语义生成微调用于统一多模态模型

Songsong Yu, Yuxin Chen, Ying Shan, Yanwei Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent ARCLab（腾讯ARCLab） 纠错

AI总结 本文提出语义生成微调（SGT）方法，通过将高阶语义任务作为生成代理，统一多模态模型的感知与生成能力，提升多模态理解和生成质量。

Comments 14 pages, 13 figures

MedPruner: Training-Free Hierarchical Token Pruning for Efficient 3D Medical Image Understanding in Vision-Language Models

MedPruner: 面向高效3D医学图像理解的免训练层次化令牌剪枝框架

Shengyuan Liu, Zanting Ye, Yunrui Lin, Chen Hu, Wanting Geng, Xu Han, Bulat Ibragimov, Yefeng Zheng, Yixuan Yuan

机构 * Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； Jiangnan University（江南大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） 纠错

AI总结 提出MedPruner，一种免训练、模型无关的层次化令牌剪枝框架，通过帧间锚点过滤和动态信息核选择，在保留不到5%视觉令牌时保持甚至提升模型性能，显著降低计算开销。

Comments 11 pages

VisNec: Measuring and Leveraging Visual Necessity for Multimodal Instruction Tuning

VisNec: 衡量和利用视觉必要性进行多模态指令微调

Mingkang Dong, Hongyi Cai, Jie Li, Sifan Zhou, Bin Ren, Kunyu Peng, Yuqian Fu

机构 * SJTU（上海交通大学） ； Universiti Malaya（马来亚大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； MBZUAI（穆萨台普大学人工智能研究所） ； KIT（卡尔斯鲁厄理工学院） ； KAUST（王国立阿联酋科学技术大学） 纠错

AI总结 提出VisNec分数衡量视觉输入在多模态指令微调中的边际贡献，结合语义聚类选择高必要性样本，在15%数据上达到全数据性能的100.2%。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project Page: https://dmk041218.github.io/VisNec/

Towards Consistent and Efficient Dataset Distillation via Diffusion-Driven Selection

通过扩散驱动选择实现一致且高效的数据集蒸馏

Xinhao Zhong, Shuoyang Sun, Zhaoyang Xu, Xulin Gu, Bin Chen, Min Zhang, Yaowei Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 提出利用扩散先验进行补丁选择而非生成的新框架，通过噪声预测和损失差异识别图像中独特区域，结合类内聚类和排序实现单步蒸馏，在多种指标和设置下优于现有方法。

Comments Accepted by ECCV 2026