Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

FED-Bench: A Cross-Granular Benchmark for Disentangled Evaluation of Facial Expression Editing

FED-Bench：一种跨粒度的面部表情编辑评估基准

Fengjian Xue, Xuecheng Wu, Heli Sun, Yunyun Shi, Shi Chen, Liangyu Fu, Jinheng Xie, Dingkang Yang, Hao Wang, Junxiao Xue, Liang He

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang Lab（之江实验室） 纠错

AI总结 本文提出FED-Bench，通过构建747个三元组基准，引入FED-Score评估协议，评估面部表情编辑的对齐、保真度和相对表达增益，揭示当前方法在高保真与准确表达操控间的困境，并提供20k+真实世界面部训练集。

Efficient Camera Pose Augmentation for View Generalization in Robotic Policy Learning

高效的相机姿态增强用于机器人策略学习中的视角泛化

Sen Wang, Huaiyi Dong, Jingyi Tian, Jiayi Li, Zhuo Yang, Tongtong Cao, Anlin Chen, Shuang Wu, Le Wang, Sanping Zhou

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Noah's Ark Lab（诺亚方舟实验室） 纠错

AI总结 本文提出GenSplat框架，通过新颖视角渲染实现视角泛化的策略学习，利用3D高斯点云重建和3D先验蒸馏策略，增强策略在空间扰动下的鲁棒性。

SNEAKDOOR: Stealthy Backdoor Attacks against Distribution Matching-based Dataset Condensation

SNEAKDOOR：针对基于分布匹配的数据集压缩的隐秘后门攻击

He Yang, Dongyi Lv, Song Ma, Wei Xi, Jizhong Zhao

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人机混合增强智能全国重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出SNEAKDOOR，通过利用类别决策边界漏洞和生成模块，提升隐秘性而不影响攻击效果，实验表明其在攻击成功率、清洁测试准确率和隐秘性之间取得良好平衡。

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