University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

RegHead: Non-Humanoid Head Blendshapes via Feed-Forward Registration

RegHead：通过前馈配准生成非拟人头部混合形状

Jiahao Luo, Hao Zhang, Jianqi Chen, Yijie He, Jiaxu Zou, Michael Vasilkovsky, Sergei Korolev, Sergey Tulyakov, Chaoyang Wang, Peter Wonka, James Davis, Jian Wang

机构 * UCSC（加州大学圣克鲁兹分校） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） ； Snap Inc.（Snap公司） 纠错

AI总结 针对非拟人头部头像构建语义混合形状集成本高的问题，提出含大规模数据集、特定运动表示及快速前馈配准模型的RegHead框架，实验表明其生成表情网格保真度高、速度快，还能实现实时重定向。

Scalable Optimal Transport Algorithm for Network Alignment

用于网络对齐的可扩展最优传输算法

Elaheh Hassani, Durga Mandarapu, Qi Yu, Hanghang Tong, Ariful Azad

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究网络对齐问题，提出FastAlign框架，它通过保留最优传输公式，结合稀疏感知图计算与特定领域内核融合，在不降低对齐精度的情况下，大幅提升了计算效率，减少了端到端运行时间。

Comments 10 pages, 7 figures. Code available at https://github.com/elawh1/FastAlign

Toward Metaphor-Fluid Conversation Design for Voice User Interfaces

面向语音用户界面的隐喻灵活对话设计

Smit Desai, Jessie Chin, Dakuo Wang, Benjamin Cowan, Michael Twidale

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University College Dublin（都柏林大学） 纠错

AI总结 研究针对语音用户界面现有隐喻设计不足，提出隐喻灵活设计方法，通过动态调整隐喻表示适应不同情境。经实验对比默认VUI，该方法提升了用户相关感受，但因个体差异需个性化，挑战了传统设计范式，展现新方法潜力。

Comments Accepted at ACM CUI'26