Zhejiang University（浙江大学）

A Semi-Supervised Framework for Breast Ultrasound Segmentation with Training-Free Pseudo-Label Generation and Label Refinement

一种用于乳腺超声分割的半监督框架，具有无训练伪标签生成和标签细化

Ruili Li, Jiayi Ding, Ruiyu Li, Yilun Jin, Shiwen Ge, Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Eichi Takaya, Jan Vrba, Noriyasu Homma

机构 * Tohoku University Graduate School of Medicine（东北大学医学研究科） ； Advanced Institute of Convergence Knowledge Informatics（融合知识信息先进研究所） ； Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University（东北大学电气通信研究所） ； National Institute of Technology, Sendai College（名古屋国立技术大学送崎学院） ； State Key Laboratory of Oncology in South China, Sun Yat-sen University Cancer Center（南方肿瘤学国家重点实验室，中山大学肿瘤中心） ； Department of Mathematics, Informatics, and Cybernetics, University of Chemistry and Technology（化学与技术大学数学、信息学与自动控制系） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件技术学院） ； Southeast University, School of Cyber Science and Engineering（东南大学网络科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出一种无训练伪标签生成和标签细化的半监督框架，通过跨域结构迁移提升乳腺超声分割性能，实现低标注下的高效分割。

DQE: A Semantic-Aware Evaluation Metric for Time Series Anomaly Detection

DQE: 一种基于语义的时序异常检测评估度量

Yuewei Li, Dalin Zhang, Huan Li, Xinyi Gong, Hongjun Chu, Zhaohui Song

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出DQE，一种基于语义的时序异常检测评估度量，通过语义划分策略和阈值谱聚合方法，实现更全面、可靠和可解释的评估。

InnoAds-Composer: Efficient Condition Composition for E-Commerce Poster Generation

InnoAds-Composer: 电商海报生成中的高效条件组合

Yuxin Qin, Ke Cao, Haowei Liu, Ao Ma, Fengheng Li, Honghe Zhu, Zheng Zhang, Run Ling, Wei Feng, Xuanhua He, Zhanjie Zhang, Zhen Guo, Haoyi Bian, Jingjing Lv, Junjie Shen, Ching Law

机构 * JD.com, Inc.（京东公司） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 InnoAds-Composer通过单阶段框架实现对电商海报生成中主体、文本和风格的高效三条件控制，提升了生成质量并减少了计算开销。

Comments Accepted by CVPR2026

Spectral Probing of Feature Upsamplers in 2D-to-3D Scene Reconstruction

特征上采样器在2D到3D场景重建中的频谱探测

Ling Xiao, Yuliang Xiu, Yue Chen, Guoming Wang, Toshihiko Yamasaki

机构 * Hokkaido University（北海道大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

AI总结 本文提出频谱诊断框架，通过六个指标评估特征上采样器对3D重建的影响，发现频谱一致性比空间细节更关键。

Cross-Scale Pansharpening via ScaleFormer and the PanScale Benchmark

跨尺度 pansharpening 通过 ScaleFormer 和 PanScale 数据集

Ke Cao, Xuanhua He, Xueheng Li, Lingting Zhu, Yingying Wang, Ao Ma, Zhanjie Zhang, Man Zhou, Chengjun Xie, Jie Zhang

机构 * HFIPS, Chinese Academy of Sciences（中国科学院HFIPS） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出 ScaleFormer 架构和 PanScale 数据集，通过跨尺度 pansharpening 方法提升多尺度场景下的图像融合质量与泛化能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

UniVBench: Towards Unified Evaluation for Video Foundation Models

UniVBench：迈向统一评估视频基础模型

Jianhui Wei, Xiaotian Zhang, Yichen Li, Yuan Wang, Yan Zhang, Ziyi Chen, Zhihang Tang, Wei Xu, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） 纠错

AI总结 UniVBench通过统一评估系统和多任务视频任务，首次提供衡量视频基础模型综合能力的框架。

SRA 2: Variational Autoencoder Self-Representation Alignment for Efficient Diffusion Training

SRA 2: 变分自编码器自表示对齐用于高效的扩散训练

Mengmeng Wang, Dengyang Jiang, Liuzhuozheng Li, Yucheng Lin, Guojiang Shen, Xiangjie Kong, Yong Liu, Guang Dai, Jingdong Wang

机构 * Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； SGIT AI Lab, State Grid Corporation of China（国网SGIT人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Baidu（百度） 纠错

AI总结 SRA 2通过利用预训练变分自编码器特征，提供一种轻量级的内在引导框架，提升扩散模型的生成质量和训练效率，仅增加4%的计算开销。

Learning Latent Transmission and Glare Maps for Lens Veiling Glare Removal

学习潜在的传输和眩光地图以去除镜头遮蔽眩光

Xiaolong Qian, Qi Jiang, Lei Sun, Zongxi Yu, Kailun Yang, Peixuan Wu, Jiacheng Zhou, Yao Gao, Yaoguang Ma, Ming-Hsuan Yang, Kaiwei Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hunan University（湖南大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本文提出VeilGen和DeVeiler，通过学习潜在传输和眩光地图来有效去除遮蔽眩光，提升光学系统成像质量。

Comments Accepted to CVPR 2026. All code and datasets will be publicly released at https://github.com/XiaolongQian/DeVeiler

DVD-Quant: Data-free Video Diffusion Transformers Quantization

DVD-Quant: 数据无依赖的视频扩散变换器量化

Zhiteng Li, Hanxuan Li, Junyi Wu, Kai Liu, Haotong Qin, Linghe Kong, Guihai Chen, Yulun Zhang, Xiaokang Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 DVD-Quant通过无数据量化框架实现视频DiT模型的高效量化，提升运行速度并保持视觉质量。

Comments Code and models will be available at https://github.com/lhxcs/DVD-Quant

A Survey on Music Generation from Single-Modal, Cross-Modal, and Multi-Modal Perspectives

从单模态、跨模态和多模态视角综述音乐生成

Shuyu Li, Shulei Ji, Zihao Wang, Songruoyao Wu, Jiaxing Yu, Kejun Zhang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Innovation Center of Yangtze River Delta, Zhejiang University（浙江大学长三角创新中心） 纠错

AI总结 本文综述了多模态音乐生成的研究现状，探讨了多模态数据对齐、系统评估方法及未来研究方向。