Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

BioMedVR: Confusion-Aware Mixture-of-Prompt Experts for Biomedical Visual Reprogramming

BioMedVR: 面向生物医学视觉重编程的混淆感知提示专家混合模型

Jiaxiang Liu, Tianxiang Hu, Juwei Guan, Yujie Wu, Yusong Wang, Yao Mu, Zuozhu Liu, Mingkun Xu

机构 * Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科技研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Southeast University（东南大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出BioMedVR框架，通过可学习的VR模块实现预训练VLM在生物医学图像上的少样本适应，利用混淆最小化机制和提示专家混合模型解决细粒度分类中的类间混淆问题，在18个数据集上验证了优越性能。

Comments Accepted at ECCV 2026. 19 pages, 6 figures. Project page: https://jxliu-ai.github.io/biomedvr-page/

ViTexQA: A Multi-Frame Temporal Perception Dataset for Video Text Question Answering

ViTexQA: 面向视频文本问答的多帧时序感知数据集

Zhentao Guo, Chen Duan, Tongkun Guan, Zining Wang, Kai Zhou, Pengfei Yan

机构 * Meituan（美团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出ViTexQA数据集和FrameThinker方法，通过跨帧文本融合的问答对和两阶段训练（CoT微调+时序强化学习），解决多帧时序文本感知难题，ROUGE-L提升6.3%。

Comments Accepted by ECCV2026

Enabling Robust Cloth Manipulation via Inference-Time Simulator-in-the-Loop Refinement

通过推理时仿真器在环优化实现鲁棒的布料操作

Xin Liu, Yulin Li, Ziming Li, Pengyu Jing, Zhenhao Huang, Bingyang Zhou, Ziqiu Zeng, Siyuan Luo, Chenkun Qi, Fan Shi

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出基于仿真器在环优化的布料操作框架，通过合成数据训练的真实到仿真模块和稀疏网格滚动结合先验引导MPPI，从单RGB输入实现鲁棒操作。

Escaping the Self-Confirmation Trap: An Execute-Distill-Verify Paradigm for Agentic Experience Learning

逃离自我确认陷阱：一种用于智能体经验学习的执行-蒸馏-验证范式

Shiding Zhu, Yudi Qi, Yajie Wang, Jiaze Li, Chao Song, Yaorui Shi, Yibo Miao, Hanqi Gao, Kai Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出EDV框架，通过多智能体并行执行、第三方蒸馏和共识验证，解决单智能体经验学习中的自我确认陷阱问题，在三个长时任务基准上取得一致提升。

Comments 28 pages, 11 figures

MM-TRELLIS: Point-Cloud Guided Multi-Modal 3D Vehicle Generation in Autonomous Driving

MM-TRELLIS: 自动驾驶中基于点云引导的多模态3D车辆生成

Hongli Xiao, Youjian Zhang, Yucai Bai, Chaoyue Wang, Yaohui Jin, Xiaoguang Ren, Wenjing Yang, Long Lan

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院教育部人工智能重点实验室） ； Academy of Military Science（军事科学院） ； Bosch innovation software development (Wuxi) Co., Ltd.（博世创新软件开发（无锡）有限公司） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机学院） ； Shopee Pte. Ltd.（Shopee私人有限公司） 纠错

AI总结 提出MM-TRELLIS，融合多视图图像与LiDAR点云，通过点云引导和体素过滤策略，实现高质量3D车辆生成，在Waymo数据集上优于现有方法。

3DCarGen: Scalable 3D Car Generation via 3D-consistent Multi-view Synthesis

3DCarGen: 通过3D一致的多视图合成实现可扩展的3D汽车生成

Hongli Xiao, Youjian Zhang, Yaohui Jin, Xiaoguang Ren, Wenjing Yang, Long Lan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Academy of Military Science（军事科学院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机学院） 纠错

AI总结 提出3DCarGen框架，利用多视图扩散模型和3D高斯泼溅，从单张真实图像生成任意数量3D一致的多视图，并通过颜色-法线联合优化重建高质量3D汽车模型。

Enforcing Human-like Kinematics in Dexterous Piano Playing via Adversarial Posture Regularization

通过对抗姿态正则化在灵巧钢琴演奏中强制执行类人运动学

Bin Qiu, Yanming Shao, Guanyu Cai, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出对抗姿态正则化（APR）方法，利用少量非对齐的人类演奏数据，通过对抗目标匹配策略姿态分布与人类先验，使高自由度灵巧手在物理仿真中弹钢琴时呈现更自然的姿势。

A Physics-Informed Fourier-Wavelet Transformer for Multiscale Computational Fluid Dynamics Surrogate Modeling

物理信息傅里叶-小波变换器用于多尺度计算流体动力学代理建模

Somyajit Chakraborty, Ming Pan, Xizhong Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出一种物理信息傅里叶-小波变换器，结合混合频谱编码与基于PDE残差的物理偏置自注意力，通过自监督预训练，在圆柱尾流和流固耦合基准上实现多尺度流场重建，精度优于现有方法。

Efficient Time-Domain Simulation of USV Motions in Short-Crested Irregular Waves Using an IRF-Based Framework

基于IRF框架的短峰不规则波中USV运动高效时域仿真

Fei Duan, Zihao Wang, Yaohua Zhou, Qing Xiao

机构 * State Key Laboratory of Ocean Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学海洋工程国家重点实验室） ； Department of Naval Architecture, Ocean and Marine Engineering, University of Strathclyde（斯特拉斯克莱德大学海军建筑、海洋与海洋工程系） ； Institute of Artificial Intelligence, Shanghai University（上海大学人工智能研究院） ； Rules & Technology Center of China Classification Society, Shanghai（中国船舶分类学会规则与技术中心） 纠错

AI总结 提出基于脉冲响应函数（IRF）的时域框架，通过频域-时域转换和卷积力重构，高效预测短峰不规则波中无人水面艇（USV）运动，经实验验证精度良好。

Wh0: Generative World Models as Scalable Sources of Egocentric Human Hand Manipulation Data

Wh0: 生成式世界模型作为自我中心人类手部操作数据的可扩展来源

Yangtao Chen, Zixuan Chen, Peiyang Wang, Yong-Lu Li, Jing Huo, Jieqi Shi, Yang Gao

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出Wh0框架，利用生成式视频世界模型产生自我中心人-物交互数据集WM-H，通过手部运动重建和视觉编辑转化为机器人可训练监督，提升预训练灵巧VLA模型在真实任务上的零样本成功率。

Comments Under review. The first three authors contributed equally to this work

PACT: Preserving Anchored Cores in Task-vectors for Model Merging

PACT: 在任务向量中保留锚定核心用于模型合并

Ningyuan Shi, Zhipeng Zhou, Hao Wang, Chunyan Miao, Peilin Zhao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 提出PACT方法，通过识别并保留预训练权重中的承重墙维度，在任务向量中锚定任务特定核心，解决任务向量范式下任务冲突和性能下降问题，提升模型合并效果。

Comments 33 pages,14 figures; Code is available

ESPnet3: Infrastructure for Scalable Speech and Audio Research in the Foundation Model Era

ESPnet3：基础模型时代可扩展语音与音频研究的基础设施

Masao Someki, Alexander Polok, Carlos Carvalho, Chyi-Jiunn Lin, Da-Hee Yang, Jiatong Shi, Jinchuan Tian, Nelson Enrique Yalta Soplin, Samuele Cornell, Siddhant Arora, Francisco Teixeira, Wei Wang, William Chen, Alberto Abad, Chenda Li, Shinji Watanabe, Wangyou Zhang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Brno University of Technology（布拉格技术大学） ； Instituto Superior Técnico（技术高等研究院） ； Hanyang University（翰阳大学） ； Hitachi Astemo（日立阿美士多） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出ESPnet3框架，通过模块化系统架构、配置驱动的数据集组合和统一Python工作流，实现大规模语音音频研究的高效训练与扩展，显著降低工程开销。

Comments Accepted at Interspeech 2026

dVLA-RL: Reinforcement Learning over Denoising Trajectories for Discrete Diffusion Vision-Language-Action Models

dVLA-RL：基于去噪轨迹的强化学习用于离散扩散视觉-语言-动作模型

Yuhao Wu, Yitian Liu, Weijie Shen, Mishuo Han, Wenjie Xu, Haotian Liang, Zhongshan Liu, Yinan Mao, Lei Xu, Xinping Guan, Ru Ying, Ran Zheng, Wei Sui, Xiaokang Yang, Wenbo Ding, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Baidu AI Cloud D-Robotics Shanghai AI Laboratory（百度AI云D-机器人上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出dVLA-RL方法，将离散扩散VLA模型的强化学习目标从边缘动作概率转移到采样生成路径的联合概率，通过将去噪过程建模为马尔可夫决策过程，实现变步长调度，在LIBERO上达到99.7%成功率，在RoboTwin 2.0上相比SFT提升30.6%。

KEMO: Event-Driven Keyframe Memory for Long-Horizon Robot Manipulation with VLA Policies

KEMO: 面向长程机器人操作的VLA策略事件驱动关键帧记忆

Yihan Zeng, Minghao Ye, Yiyuan Chen, Yide Shentu, Philipp Wu, Zike Yan, Zhongyu Li

机构 * Hong Kong Embodied AI Lab（香港具身智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出KEMO，一种轻量级插件式记忆框架，通过事件驱动选择关键帧并编码为紧凑记忆令牌，结合交叉注意力和门控残差融合，提升VLA策略在长程操作中的任务成功率23.6%。

LightSTAR: Efficient Visual Document Retrieval via Lightweight Selection with Vision-Adaptive Refinement

LightSTAR: 通过视觉自适应精炼的轻量级选择实现高效视觉文档检索

Tongkun Guan, Haocheng Wang, Wei Shen, Xiaokang Yang

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院人工智能研究院教育部人工智能重点实验室） 纠错

AI总结 提出LightSTAR框架，通过免LLM的视觉选择快速筛选候选页，再经视觉自适应语义精炼进行细粒度匹配，在保持高检索精度的同时大幅降低延迟。

Comments Accpeted by ECCV 2026

Brain-Adapter: A Dual-Stream Vision-Language MIL Framework for Comprehensive 3D CT Diagnosis of Acute Intracranial Pathologies

Brain-Adapter: 一种用于急性颅内病理综合3D CT诊断的双流视觉-语言MIL框架

Zhenyu Yi, Zhiyun Song, Yusong Sun, Zelin Liu, Manman Fei, Zhenhao Li, Jiaxuan Zhao, Xu Han, Lichi Zhang

机构 * School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算系） 纠错

AI总结 提出Brain-Adapter双流多实例学习框架，利用预训练2D生物医学视觉-语言模型和原始诊断报告，通过文本条件注意力和不确定性感知融合实现3D CT扫描的多标签分类，无需密集标注。

Comments Accepted to MICCAI 2026

C^2GR: Coupled Comprehensive Generative Replay for a Continually Learnable Universal Segmentation Model

C^2GR: 用于持续学习通用分割模型的耦合综合生成回放

Wei Li, Jingyang Zhang, Guoan Wang, Junzhi Ning, Yang Chen, Guang Yang, Lixu Gu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Southeast University（东南大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

AI总结 针对通用分割模型在任务增量学习中因图像外观和分割目标同时变化导致的遗忘问题，提出C^2GR框架，通过贝叶斯联合扩散和关系感知统一提示同步，合成历史任务图像-掩码对，缓解遗忘，性能仅下降2.44%。

Comments This paper has been submitted to a relevant journal

Flow6D: Discrete-to-Continuous Flow Matching for Efficient and Accurate Category-Level 6D Pose Estimation

Flow6D: 离散到连续的流匹配用于高效且准确的类别级6D姿态估计

Mingyu Mei, Li Zhang, Zibo Dai, Han Sun, Xinyue Zhao, Huiliang Shen, Zaixing He

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出Flow6D分层流匹配框架，通过两阶段离散潜空间定位-连续姿态回归策略，先离散化姿态参数并用离散流匹配缩小搜索空间，再连续流匹配预测局部残差优化姿态，在合成和真实数据集上以70 FPS实现实时推理，性能优于现有方法。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026

Asymmetric physics enables efficient learning in quadrupedal robot swarms

非对称物理使四足机器人群体高效学习成为可能

Yuang Zhang, Yunlong Song, Zhihao He, Zelin Ni, Kangyu Wang, Tianchi Liu, Yu Hu, Feng Yu, Danping Zou, Weiyao Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 通过非对称物理方法，将高保真非可微模拟器与可微代理模型结合，实现多达512个四足机器人在障碍环境中高效学习视觉去中心化协调策略，并零样本迁移到真实机器人。

AdaReP:Adaptive Re-Planning under Model Mismatch for Neural World-Model Predictive Control

AdaReP：模型失配下的自适应重规划用于神经世界模型预测控制

Yutian Cheng, Xiaojian Ma, Xianhao Wang, Min Yang, Rongpeng Su, Hangxin Liu, Xi Chen, Shuai Li, Qing Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（北京通用人工智能研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对神经世界模型预测控制中重规划计算开销大的问题，提出AdaReP方法，通过在线自适应调整重规划容忍度，在保持任务性能的同时大幅减少规划器计算量。

Comments Accepted at ICANN 2026. This arXiv version contains supplementary materials and appendices that are omitted from the conference version due to space limitations

Physics-Guided Spatiotemporal State Space Modeling for Lookahead Molten Pool Segmentation in Laser Wire-Feed Welding

物理引导的时空状态空间建模用于激光送丝焊接中的前瞻熔池分割

Sen Li, Haichao Cui, Changhao Yin, Chendong Shao, Yaqi Wang, Xinhua Tang, Fenggui Lu

机构 * Shanghai Key Laboratory of Materials Laser Processing and Modification, School of Materials Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学材料科学与工程学院上海市激光制造与材料改性重点实验室） 纠错

AI总结 提出物理引导的时空状态空间网络WeldMamba，利用历史图像、工艺参数和电信号预测未来熔池语义区域，在500ms前瞻下达到74.63% mIoU。

Black-Box Continual Learning for Vision-Language Models

视觉语言模型的黑盒持续学习

Yuting Li, Weihang Fang, Haoyuan Gao, Linghe Kong, Yexin Li, Lichao Sun, Weiran Huang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 提出黑盒持续学习基准Black-CL，仅通过输出嵌入或logits进行学习，并设计BETA方法，通过优化文本原型实现与白盒方法相当的性能。

Full-Body Golf Swing Kinematic Reconstruction From a Smartwatch IMU

基于智能手表IMU的全身高尔夫挥杆运动学重建

Yuanshuo Tan, Kezhe Zhu, Xiujie Sun, Chunping Liang, Shuoyang Zhu, Chenquan Xu, Licheng Zhong, Huiming Pan, Yinri Jin, Chang Liu, Bo Xiao, Shenglong Le, Bryndan W. Lindsey, Peter B. Shull

机构 * State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学机械与动力工程学院机械系统与振动国家重点实验室） ； Key Laboratory for Power Machinery and Engineering of the Ministry of Education, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学动力机械与工程教育部重点实验室） ； Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） ； School of Physical Education, Shanghai University of Sport（上海体育大学体育教育学院） ； Department of Physical Education, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学体育系） ； Department of Physical Therapy（物理治疗系） 纠错

AI总结 提出一种单手腕IMU方法（WIT-KinNet），通过时间运动编码学习手腕到全身关节角度映射，实现高尔夫挥杆全身运动学估计，平均绝对误差8.11°。

Retrieval-Augmented Multimodal Learning for Enzyme-Substrate Interaction Prediction Under Low-Homology Shift

检索增强的多模态学习用于低同源性偏移下的酶-底物相互作用预测

Chen Liu, Bingxin Zhou, Xinyuan Wang, Ming Li, Guisheng Fan, Liang Hong

机构 * School of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology（华东理工大学信息科学与工程学院） ； Institute of Natural Sciences and Zhangjiang Institute for Advanced Study, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自然科学研究院和张江高等研究院） ； School of Life Sciences and Biotechnology, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生命科学技术学院） 纠错

AI总结 提出RAMMESI框架，通过跨模态交互建模、自适应融合和检索增强，解决酶-底物相互作用预测中稀疏正监督和低同源性分布偏移问题，在低序列一致性场景下表现优异。

Comments 13 pages, 6 figures

Policy-as-Data: Learning Generalizable HOI Diffusion Models from Simulated Physics

策略即数据：从模拟物理学中学习可泛化的人-物交互扩散模型

Shujia Li, Jianshu Hu, Haiyu Zhang, Yunpeng Jiang, Haoyuan Jin, Xinyuan Chen, Yaohui Wang, Yutong Ban

机构 * Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学致远学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出利用物理模拟器中的强化学习策略生成任务导向数据，结合粗到细重定向流程弥合表示差距，训练扩散模型实现可泛化的人-物交互生成，在未见物体和长时域生成上表现优异。

Learning Adaptive Dynamical Features via Multi-$τ$ Liquid-Mamba for All-in-one Image Restoration

学习自适应动态特征：用于全能图像恢复的多τ液态Mamba

Hu Gao, Changshuo Wang, Yulong Chen, Lizhuang Ma

机构 * Department of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与技术系） ； Department of Architecture and Design, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学建筑与设计系） 纠错

AI总结 提出Multi-τ Liquid-Mamba模块，通过输入条件多时间尺度液态离散化改进选择性状态空间建模，实现自适应动态特征学习，在全能图像恢复中达到最优性能。

4DVLT: Dynamic Scene Understanding with Worldline-Centered Vision-Language Tracking

4DVLT：以世界线为中心的视觉-语言跟踪动态场景理解

Chaoyue Li, Boxue Yang, Shengyao Zhou, Haoyang Wu, Rui Qian, Linfeng Zhang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出世界线为中心的4D动态场景理解任务4DVLT及基准Instruct-4D，通过图条件世界线推理方法4DTrack实现指令跟踪，在指标上超越基线19.62点。

MacAgentBench: Benchmarking AI Agents on Real-World macOS Desktop

MacAgentBench: 在真实macOS桌面上基准测试AI代理

Yikun Fu, Bowen Fu, Zhenyu Wu, Shuang Cheng, Xiaowei Sun, Bowen Yang, Zehao Li, Yibo Zhao, Zichen Ding, Zhoumianze Liu, Shijie Wang, Biqing Qi, Bowen Zhou

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出MacAgentBench，包含676个跨25个应用的任务，采用规则评估和细粒度多检查点评分，实验表明最佳配置（OpenClaw上的Claude Opus 4.6）达到73.7% Pass@1，优势主要来自技能库而非框架设计。

Music Playlist Captioning at Scale with Large Language Models

基于大语言模型的音乐播放列表标题生成规模化方法

Mathieu Delcluze, Léa Briand, Benjamin Chapus, Deniz Mekik, Guillaume Salha-Galvan

机构 * Deezer Research SJTU Paris Elite Institute of Technology（Deezer研究 SJTU巴黎精英技术研究所） 纠错

AI总结 提出利用大语言模型从多源数据生成播放列表描述，部署于Deezer的Daily Mix功能，显著提升用户参与度。

Comments ECML-PKDD 2026

Interest Entanglement: The Hidden Barrier to Blind Super-Resolution Optimization

兴趣纠缠：盲超分辨率优化的隐藏障碍

Junxiong Lin, Xinji Mai, Qianyu Guo, Haoran Wang, Zeng Tao, Xuan Tong, Ivy Pan, Wenqiang Zhang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Institute of Virology, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海病毒研究所，同济大学医学院） 纠错

AI总结 针对图像超分辨率中保真度与感知质量冲突的问题，提出基于共享特征表示的超分辨率框架（SFR），通过解耦不同优化目标的学习过程并引入InfoSqueeze模块，实现两者有效平衡。