Zhejiang University（浙江大学）

Rubrics to Tokens: Bridging Response-level Rubrics and Token-level Rewards in Instruction Following Tasks

评分标准到标记：在指令遵循任务中连接响应级评分标准和标记级奖励

Tianze Xu, Yanzhao Zheng, Pengrui Lu, Lyumanshan Ye, Yong Wu, Zhentao Zhang, Yuanqiang Yu, Chao Ma, Jihuai Zhu, Pengfei Liu, Baohua Dong, Hangcheng Zhu, Ruohui Huang, Gang Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； GAIR 纠错

AI总结 本文提出RTT框架，通过引入标记级相关性判别器和RTT-GRPO方法，解决响应级奖励稀疏性和模糊性问题，提升指令遵循任务的准确率。

Adaptive Semantic Communication for Wireless Image Transmission Leveraging Mixture-of-Experts Mechanism

基于混合专家机制的自适应语义通信用于无线图像传输

Haowen Wan, Qianqian Yang

机构 * Polytechnic Institute, Zhejiang University（浙江大学竺可桢学院） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息与电子工程学院） 纠错

AI总结 本文提出一种多阶段端到端图像语义通信系统，利用自适应MoE Swin Transformer块，通过动态专家门控机制提升MIMO通道下的传输效率与重建质量。

ReWeaver: Towards Simulation-Ready and Topology-Accurate Garment Reconstruction

ReWeaver：面向仿真准备和拓扑准确的服装重建

Ming Li, Hui Shan, Kai Zheng, Chentao Shen, Siyu Liu, Yanwei Fu, Zhen Chen, Xiangru Huang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Adobe ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

AI总结 ReWeaver通过稀疏多视角图像实现拓扑准确的3D服装和缝纫图案重建，提升仿真和机器人应用的精度与一致性。

Comments Accepted to CVPR 2026

Unified Thinker: A General Reasoning Modular Core for Image Generation

统一思考者：一种通用图像生成的推理模块核心

Sashuai Zhou, Qiang Zhou, Jijin Hu, Hanqing Yang, Yue Cao, Junpeng Ma, Yinchao Ma, Jun Song, Tiezheng Ge, Cheng Yu, Bo Zheng, Zhou Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanjing University（南京大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出统一思考者，一种通用图像生成的推理模块核心，旨在通过可执行推理解决生成模型中的推理-执行差距，提升图像生成质量。

Preserving Source Video Realism: High-Fidelity Face Swapping for Cinematic Quality

保留源视频真实性：面向电影质量的高保真面部交换

Zekai Luo, Zongze Du, Zhouhang Zhu, Hao Zhong, Muzhi Zhu, Wen Wang, Yuling Xi, Chenchen Jing, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * Zhejiang University, State Key Laboratory of CAD & CG（浙江大学，计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 本文提出LivingSwap模型，通过关键帧和视频参考引导实现高保真面部交换，提升视频真实感与时间一致性，减少生产流程中的手动工作量。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project webpage: https://aim-uofa.github.io/LivingSwap

Neural Field-Based 3D Surface Reconstruction of Microstructures from Multi-Detector Signals in Scanning Electron Microscopy

基于神经场的多探测器信号扫描电子显微镜微结构三维表面重建

Shuo Chen, Yijin Li, Xi Zheng, Guofeng Zhang

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Analysis Center of Agriculture, Life and Environment Sciences, Zhejiang University（浙江大学农业、生命与环境科学分析中心） 纠错

AI总结 本文提出NFH-SEM框架，利用神经场整合多视图几何与探测器信号光度立体线索，实现高保真三维表面重建，展示了在不同材料上的精确恢复能力。

Comments CVPR 2026