Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

Generating Attribution Reports for Manipulated Facial Images: A Dataset and Baseline

生成篡改面部图像的归因报告：一个数据集和基线

Jingchun Lian, Lingyu Liu, Yaxiong Wang, Yujiao Wu, Lianwei Wu, Li Zhu, Zhedong Zheng

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

AI总结 本文提出多模态篡改追踪数据集和 ForgeryTalker 框架，通过联合定位篡改区域和生成自然语言解释，提升面部伪造检测的语义理解能力。

Comments Accepted to ACL 2026 (Main Conference). This version includes camera-ready revisions and updated experimental results

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

Ego-InBetween: Generating Object State Transitions in Ego-Centric Videos

Ego-InBetween: 生成以自我为中心视频中的物体状态转换

Mengmeng Ge, Takashi Isobe, Xu Jia, Yanan Sun, Zetong Yang, Weinong Wang, Dong Zhou, Dong Li, Huchuan Lu, Emad Barsoum

机构 * Advanced Micro Devices, Inc.（先进微器件公司） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 本文提出EgoIn框架，通过TransitionVLM和Object-aware Auxiliary Supervision生成物体状态转换序列，实现以自我为中心视角下的视觉状态迁移。

Comments CVPR2026

GeGS-PCR: Effective and Robust 3D Point Cloud Registration with Two-Stage Color-Enhanced Geometric-3DGS Fusion

GeGS-PCR: 有效且鲁棒的3D点云配准：两阶段颜色增强几何-3DGS融合

Jiayi Tian, Haiduo Huang, Tian Xia, Wenzhe Zhao, Pengju Ren

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家级重点实验室） ； National Engineering Research Center of Visual Information and Applications（视觉信息与应用国家工程研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 本文提出GeGS-PCR，通过结合几何、颜色和高斯信息，解决点云配准中颜色信息利用的挑战，采用颜色编码器和Geometric-3DGS模块提升鲁棒性，结合LORA优化和可微渲染改进收敛性，实现高精度配准。

Think before Go: Hierarchical Reasoning for Image-goal Navigation

先思后行：面向图像目标导航的层次推理

Pengna Li, Kangyi Wu, Shaoqing Xu, Fang Li, Lin Zhao, Long Chen, Zhi-Xin Yang, Nanning Zheng

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, National Engineering Research Center for Visual Information and Applications, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（人机混合增强智能国家实验室、视觉信息与应用国家工程研究中心、人工智能与机器人研究所、西安交通大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； School of Automation, Beijing Institute of Technology（自动化学院，北京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出HRNav框架，通过分层规划与执行解决图像目标导航问题，利用视觉语言模型生成短期计划并结合在线强化学习策略，引入Wandering Suppression Penalty降低漂移问题，实验验证其有效性。

Comments Accepted by ACL2026 (main conference)

CAM3DNet: Comprehensively mining the multi-scale features for 3D Object Detection with Multi-View Cameras

CAM3DNet：基于多视图摄像头的3D目标检测中多尺度特征的全面挖掘

Mingxi Pang, Dingheng Wang, Zekun Li, Zhenping Sun, Bo Wang, Zhihang Wang, Zhao-Xu Yang

机构 * College of Intelligent Science ； Technology, National University of Defense Technology, Changsha, 410073, China ； Northwest Institute of Mechanical \& Electrical Engineering, Xianyang, 712099, China. ； School of Aerospace Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, 710049, China 纠错

AI总结 CAM3DNet通过引入复合查询、自适应自注意力和多尺度混合采样模块，解决多视图3D目标检测中多尺度信息利用效率低的问题，实验表明其在nuScenes、Waymo和Argoverse数据集上表现优异。

PoInit-of-View: Poisoning Initialization of Views Transfers Across Multiple 3D Reconstruction Systems

视角污染：跨多种3D重建系统的视角初始化污染

Weijie Wang, Songlong Xing, Zhengyu Zhao, Nicu Sebe, Bruno Lepri

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·科斯勒基金会） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 本文提出PoInit-of-View方法，通过优化对抗扰动在不同3D重建系统中引发视角污染，破坏关键点检测和特征匹配，从而降低重建质量。

Comments Accepted by CVPR 2026

Breaking Validity-Induced Boundaries to Expand Algorithm Search Space: A Two-Stage AST-Based Operator for LLM-Driven Automated Heuristic Evolution

突破有效性诱导边界以扩展算法搜索空间：一种基于AST的双阶段算子用于LLM驱动的自动启发式进化

Sun Shengming, Shi Jialong

机构 * School of Mathematics and Statistics, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学学院） 纠错

AI总结 本文提出一种双阶段基于AST的算子，通过生成无效结构并利用LLM修复，提升LLM驱动自动启发式进化算法的搜索能力，在TSP和OBP上验证了其优化性能和收敛速度的提升。

Comments 7 pages, 2 figures