Zhejiang University（浙江大学）

Adaptive Forensic Feature Refinement via Intrinsic Importance Perception

通过内在重要性感知实现自适应的 forensic 特征细化

Jiazhen Yang, Junjun Zheng, Kejia Chen, Xiangheng Kong, Jie Lei, Zunlei Feng, Bingde Hu, Yang Gao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Inc（阿里巴巴公司） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

AI总结 本文提出I2P框架，通过自适应识别关键层表示并约束任务驱动的参数更新，提升SID任务的特定性同时保留预训练表示的可迁移性。

Mechanistic Decoding of Cognitive Constructs in Large Language Models

大语言模型中认知结构的机制解码

Yitong Shou, Manhao Guan

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出基于Representation Engineering的Cognitive Reverse-Engineering框架，分析社会比较嫉妒的认知机制，揭示模型内部对嫉妒的结构化编码，并展示如何机械检测和抑制有毒情绪状态。

PromptEcho: Annotation-Free Reward from Vision-Language Models for Text-to-Image Reinforcement Learning

PromptEcho：基于视觉语言模型的无标注奖励用于文本到图像强化学习

Jinlong Liu, Wanggui He, Peng Zhang, Mushui Liu, Hao Jiang, Pipei Huang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 PromptEcho通过冻结的视觉语言模型计算token级交叉熵损失，无需标注或训练奖励模型，提升文本到图像模型的提示跟随能力，实验显示在多个基准上取得显著提升。

From Competition to Synergy: Unlocking Reinforcement Learning for Subject-Driven Image Generation

从竞争到协同：解锁受主体驱动的图像生成中的强化学习

Ziwei Huang, Ying Shu, Hao Fang, Quanyu Long, Wenya Wang, Qiushi Guo, Tiezheng Ge, Leilei Gan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出Customized-GRPO方法，通过Synergy-Aware Reward Shaping和Time-Aware Dynamic Weighting解决强化学习中身份保持与提示遵循的平衡问题，提升图像生成质量。

Sampling-Aware Quantization for Diffusion Models

面向采样意识的扩散模型量化

Qian Zeng, Jie Song, Yuanyu Wan, Huiqiong Wang, Mingli Song

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件技术学院） ； Ningbo Innovation Center, Zhejiang University（浙大宁波创新中心） ； State Key Laboratory of Blockchain and Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与安全国家重点实验室） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院） 纠错

AI总结 本文提出面向采样意识的量化策略，通过混合阶轨迹对齐技术提升采样精度与效率，实验表明在保持高速采样器收敛特性的同时，生成质量更优。

Comments 17 pages, 12 figures, CVPR2026 accepted

DetailCLIP: Injecting Image Details into CLIP's Feature Space

DetailCLIP: 将图像细节注入CLIP的特征空间

Zilun Zhang, Cuifeng Shen, Yuan Shen, Xinyu Zhou, Huixin Xiong, Tiancheng Zhao, Jianwei Yin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； Megvii（科大讯飞） ； Om AI Research（Om人工智能研究院） ； Binjiang Research Institute of Zhejiang University（浙江大学滨江研究院） 纠错

AI总结 本文提出DetailCLIP框架，通过生成高分辨率图像的单一特征表示，保留多尺度细节并共享CLIP的语义空间，提升遥感文本-图像检索性能。

Exploring Spatial Intelligence from a Generative Perspective

从生成视角探索空间智能

Muzhi Zhu, Shunyao Jiang, Huanyi Zheng, Zekai Luo, Hao Zhong, Anzhou Li, Kaijun Wang, Jintao Rong, Yang Liu, Hao Chen, Tao Lin, Chunhua Shen

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

AI总结 本文提出GSI-Bench，首个评估生成空间智能的基准，通过空间 grounded 图像编辑量化空间合规性与编辑保真度，实验表明生成训练可提升空间推理能力。

Comments Accepted by CVPR 2026. Project page: https://aim-uofa.github.io/GSI-Bench/