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2026-06-25 周四共 7 篇:生成 1 · 代码生成 0 · 智能体 1 · 世界模型与具身 0 · 理解 1 · 音频 4 · 基础模型 0
生成
文生图 0图编辑 1视频生成 03D 生成 0
代码生成
Visual2Code 03D2Code 0
智能体
GUI Agent 1
世界模型与具身
世界模型 0具身智能 0
理解
VLM 1OCR 0
音频
音频 4
基础模型
LLM 0统一多模态 0

这一天为历史补采:作者单位只来自 OpenAlex,入选论文比每日更新少;要点由 AI 根据论文摘要生成,以原文为准。

共 7 篇

GUI AgentP1 顶会NeurIPS 2026

Uncertainty Quantification for Computer-Use Agents: A Benchmark across Vision-Language Models and GUI Grounding Datasets(在新窗口打开)

发布 Argus 基准,系统比较 GUI 单步可执行 grounding 上多种后验 UQ 方法在不同模型与数据集间的可迁移性。

  • 构建开源与闭源 VLM 智能体、多数据集上的 post-hoc UQ 方法矩阵
  • 揭示 UQ 排序在固定模型跨数据集较稳、跨模型与界面则退化
  • 提供 per-item 记录、校准划分与分析脚本以支持按场景选 UQ
音频P1 顶会INTERSPEECH 2026

CrossAccent-TTS: Cross-Lingual Accent-Intensity Controllable Text-to-Speech via Disentangled Speaker and Accent Representations(在新窗口打开)

提出 CrossAccent-TTS,在保持说话人身份的同时实现跨语言口音控制与强度细调。

  • 设计 Accent Intensity Controller,将加权语言嵌入注入口音子空间
  • 推理时可平滑插值口音并实现口音强度细粒度调制
  • 在 Indic Multilingual 与 L2-arctic 上提升口音相似度与可控性并保持自然度
VLMP1 顶会ECCV 2026

FeVOS: Foresight Expression Video Object Segmentation(在新窗口打开)

定义需预测未来事件并输出当前帧掩码的 FeVOS 任务,发布数据集并训练 MLLM 模型 FeVOS-R1。

  • 提出前瞻表达视频目标分割任务,强调预判性时空推理
  • 发布 FeVOS 数据集含 foresight 表达与 chain-of-thought 标注
  • FeVOS-R1 经 SFT 与 RL 两阶段训练,在 FeVOS 与 RVOS 基准表现领先
图编辑P1 顶会ECCV 2026

H-Adapter: Pose-Robust Hairstyle Transfer via Attention-Derived, Source-Aligned Hair Masks(在新窗口打开)

H-Adapter 在大头姿态差异下通过源对齐头发编辑掩码引导扩散修复,实现鲁棒发型迁移。

  • 区域特定损失解耦头发与非头发目标,诱导空间解耦交叉注意力
  • 从注意力导出源对齐头发编辑掩码以引导扩散 inpainting
  • 提出 VLM-as-a-judge 评测协议并支持文本生图与发色等扩展
音频P1 顶会INTERSPEECH 2026

Adaptive Oscillatory Inductive Bias for Modeling Sharp Prosodic Dynamics in Diffusion-Based TTS(在新窗口打开)

提出 OscillaTTS,用自适应振荡非线性改进扩散 TTS 对表达性韵律突变与快变音高的建模。

  • 分析扩散 TTS 解码器中振荡归纳偏置的作用
  • 引入可控周期调制且含线性旁路的自适应振荡非线性
  • 在 LJSpeech 与 Emotional Speech Dataset 上主客观评测一致提升
音频P1 顶会INTERSPEECH 2026

Enhancing BEST-RQ Pseudo-Label Quality through Online Refinement for Automatic Speech Recognition(在新窗口打开)

改进 BEST-RQ 在线伪标签生成(PCA、码本精炼与蒸馏),在 LibriSpeech 微调设定下降低 WER。

  • 用 PCA 替代量化器线性投影并迭代精炼码本
  • 增加经码本蒸馏更新的附加码本
  • LibriSpeech 预训练与 100 小时微调下 test-other WER 相对下降
音频P1 顶会INTERSPEECH 2026

SE-AGCNet: An End-to-End Framework for Joint Speech Enhancement and Loudness Control in Meeting Scenarios(在新窗口打开)

SE-AGCNet 端到端联合优化语音增强与 AGC,在会议音量波动场景下兼顾清晰度与目标响度。

  • 提出 SE 与 AGC 联合优化框架,缓解分模块流水线的噪声放大与过度抑制
  • 设计 SE-AGC-DataGen 数据仿真流水线
  • 采用 LUFS 等标准化响度指标,提升语音质量与 ASR 准确率