University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

Gloria: Consistent Character Video Generation via Content Anchors

Gloria：通过内容锚点实现一致的字符视频生成

Yuhang Yang, Fan Zhang, Huaijin Pi, Shuai Guo, Guowei Xu, Wei Zhai, Yang Cao, Zheng-Jun Zha

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, USTC（教育部类脑智能感知与认知重点实验室，中国科学技术大学） ； UNSW（新南威尔士大学） ； HKU（香港大学） ； UESTC（电子科技大学） 纠错

AI总结 本研究提出通过紧凑的锚帧集表示字符视觉属性，结合两种机制提升生成一致性，实现高质量多视角一致的字符视频生成。

Comments Accepted by CVPR2026 Main, project: https://yyvhang.github.io/Gloria_Page/

CreatiDesign: A Unified Multi-Conditional Diffusion Transformer for Creative Graphic Design

CreatiDesign: 一种统一的多条件扩散变换器用于创意图形设计

Hui Zhang, Dexiang Hong, Maoke Yang, Yutao Cheng, Zhao Zhang, Weidong Chen, Jie Shao, Xinglong Wu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海市多模态具身人工智能重点实验室） ； Bytedance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） 纠错

AI总结 本文提出CreatiDesign，一种统一的多条件扩散变换器，解决多条件控制问题，通过多模态注意力掩码机制和自动化数据集构建，提升图形设计生成的准确性和和谐度。

Comments Accepted by ICLR 2026

Kilohertz-Safe: A Scalable Framework for Constrained Dexterous Retargeting

千赫兹安全：一种可扩展的受限灵活重定向框架

Yinxiao Tian, Ziyi Yang, Zinan Zhao, Zhen Kan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出一种可扩展的灵活重定向框架，通过将非线性重定向问题转化为凸二次规划问题，提高计算效率和数值稳定性，并集成控制屏障函数以提供正式的安全保证，实验证明其在复杂操作任务中有效减少自碰撞和穿透。

Comments 8 pages,6 Figures,Under Reiview

Predicting Neuromodulation Outcome for Parkinson's Disease with Generative Virtual Brain Model

利用生成虚拟脑模型预测帕金森病的神经调制疗效

Siyuan Du, Siyi Li, Shuwei Bai, Ang Li, Haolin Li, Mingqing Xiao, Yang Pan, Dongsheng Li, Weidi Xie, Yanfeng Wang, Ya Zhang, Chencheng Zhang, Jiangchao Yao

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与技术学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Zhongnan Hospital of Wuhan University（武汉大学中南医院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Institute of Artificial Intelligence for Medicine, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院人工智能医学研究所） ； Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学协同媒体创新中心） 纠错

AI总结 本文提出一种基于生成虚拟脑模型的预训练-微调框架，通过静息态fMRI预测帕金森病患者接受颞叶干扰和深部脑刺激的疗效，利用生成模型提高个体化虚拟脑的准确性，并通过反事实估计预测临床反应，优于基线方法。

LatentPilot: Scene-Aware Vision-and-Language Navigation by Dreaming Ahead with Latent Visual Reasoning

LatentPilot: 通过潜意识视觉推理进行场景感知的视觉-语言导航

Haihong Hao, Lei Chen, Mingfei Han, Changlin Li, Dong An, Yuqiang Yang, Zhihui Li, Xiaojun Chang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 LatentPilot通过利用未来观测作为训练数据源，学习动作条件的视觉动态，无需访问未来帧即可实现场景感知的视觉-语言导航，实验在多个基准上取得新SOTA结果。

Comments Project page:https://abdd.top/latentpilot/

AIBench: Evaluating Visual-Logical Consistency in Academic Illustration Generation

AIBench：评估学术示意图生成中的视觉-逻辑一致性

Zhaohe Liao, Kaixun Jiang, Zhihang Liu, Yujie Wei, Junqiu Yu, Quanhao Li, Hong-Tao Yu, Pandeng Li, Yuzheng Wang, Zhen Xing, Shiwei Zhang, Chen-Wei Xie, Yun Zheng, Xihui Liu

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； SJTU（上海交通大学） ； FDU（复旦大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； SEU（东南大学） ； HKU（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出AIBench，首个通过VQA评估学术示意图逻辑正确性及VLM评估美观性的基准，通过四层问题验证生成示意图与论文的一致性，发现模型在该任务上的性能差异显著，且逻辑与美观难以同时优化。

EarthBridge: A Solution for 4th Multi-modal Aerial View Image Challenge Translation Track

EarthBridge: 4th 多模态航空视图图像挑战翻译赛道的解决方案

Zhenyuan Chen, Guanyuan Shen, Feng Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出EarthBridge框架，通过Diffusion Bridge Implicit Models和Contrastive Unpaired Translation方法，实现EO、IR和SAR传感器间的高质量图像到图像翻译，解决了跨模态转换中的挑战，取得第二名成绩。

Comments accepted by CVPRW 2026

Generative Data Transformation: From Mixed to Unified Data

生成数据变换：从混合到统一数据

Jiaqing Zhang, Mingjia Yin, Hao Wang, Yuxin Tian, Yuyang Ye, Yawen Li, Wei Guo, Yong Liu, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 本文提出Taesar框架，通过对比解码机制生成统一序列数据，提升推荐模型性能，优于传统模型中心方法。

Comments Accepted by The Web Conference 2026 (WWW '26)

Unified Multimodal Models as Auto-Encoders

统一多模态模型作为自编码器

Zhiyuan Yan, Kaiqing Lin, Zongjian Li, Junyan Ye, Hui Han, Haochen Wang, Zhendong Wang, Bin Lin, Hao Li, Xinyan Xiao, Jingdong Wang, Haifeng Wang, Li Yuan

机构 * Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院） ； Baidu（百度） ； Rabbitpre AI（兔展智能） ； SYSU（中山大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 本文提出统一GRPO方法，通过强化学习联合优化图像到文本和文本到图像任务，利用重建奖励提升语义一致性，增强多模态协同效果。