Tsinghua University（清华大学）

Dual Modality Prompted Diffusion Priors for Zero Shot Hyperspectral Pansharpening

用于零样本高光谱 pansharpening 的双模态提示扩散先验

Pengwei Xie, Fei Zhu, Jiajun Li, Xiangyuan Liu, Xiangyuan Liu, Kangqing Shen, Gemine Vivone

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Peking University（北京大学） ； National Center for Applied Mathematics Shenzhen (NCAMS), Southern University of Science and Technology（南方科技大学深圳应用数学国家中心） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； National Research Council of Italy, Institute of Integrated Methodologies for Earth Observation (CNR-IMIOT)（意大利国家研究委员会综合地球观测方法研究所） 纠错

AI总结 该研究针对零样本高光谱 pansharpening 问题，提出双模态提示扩散模型 DIDM，通过双模态提示注入与全色引导正则化实现空间细节与光谱保真的平衡，在多数据集实验中取得最优性能。

Look Clearly Before Answering: Mitigating Hallucinations in LVLMs via Saliency-Driven Perceptual Realignment

回答前看清楚：通过显著性驱动的感知重新对齐减轻LVLMs中的幻觉

Pengxu Chen, Yao Zhu, Guangming Zhu, Jun Sheng, Jincai Huang, Xiangyang Ji, Liang Zhang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Road Transport Development Center（上海市道路运输发展中心） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南先进技术研究院） 纠错

AI总结 研究针对LVLMs易产生幻觉问题，提出无需训练的SDPR框架，通过显著性驱动注意力重新分配、缓存对齐及先验约束对比解码，整体对齐视觉意识，在多基准测试中优于现有方法，无需额外训练且开销小。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

ORV: 4D Occupancy-centric Robot Video Generation

ORV：基于占用的4D机器人视频生成

Xiuyu Yang, Bohan Li, Shaocong Xu, Nan Wang, Chongjie Ye, Zhaoxi Chen, Minghan Qin, Yikang Ding, Zheng Zhu, Xin Jin, Hang Zhao, Hao Zhao

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； IIIS, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波工程技术院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； ByteDance（字节跳动） ； Kling, Kuaishou Technology（Kling，快手科技） ； GigaAI ； AIR, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） 纠错

AI总结 ORV提出一种基于占用的4D机器人视频生成框架，通过结合动作先验与占用视觉先验，提升视频生成质量与可控性，实现多视角一致合成和仿真到现实的迁移。

Comments CVPR 2026. Project page: this https URL (https://orangesodahub.github.io/ORV/) Code: this https URL (https://github.com/OrangeSodahub/ORV)