LADB: Latent Aligned Diffusion Bridges for Semi-Supervised Domain Translation

이 논문은 데이터가 부족한 도메인에서 부분적으로 짝지어진 데이터를 활용하여 사전 훈련된 소스 도메인 확산 모델과 타겟 도메인 잠재 정렬 확산 모델을 공유 잠재 공간에서 정렬함으로써, 높은 충실도와 다양성을 갖춘 반지도 학습 도메인 번역 프레임워크인 LADB 를 제안합니다.

Xuqin Wang, Tao Wu, Yanfeng Zhang + 6 more2026-03-03💻 cs

Brain-HGCN: A Hyperbolic Graph Convolutional Network for Brain Functional Network Analysis

이 논문은 뇌 기능 네트워크의 계층적 위상을 고차 왜곡 없이 정밀하게 모델링하기 위해 로렌츠 모델을 기반으로 한 쌍곡선 그래프 합성곱 네트워크 (Brain-HGCN) 를 제안하고, 이를 통해 정신 질환 분류 성능을 기존 유클리드 기반 방법보다 크게 향상시켰음을 보여줍니다.

Junhao Jia, Yunyou Liu, Cheng Yang + 4 more2026-03-03💻 cs

Customizing Visual Emotion Evaluation for MLLMs: An Open-vocabulary, Multifaceted, and Scalable Approach

이 논문은 기존 평가 방법의 한계를 극복하고 MLLM 의 시각적 감정 인식 능력을 개방형 어휘와 다면적 맥락을 고려하여 확장 가능하게 평가하기 위한 '감정 진술 판단 (Emotion Statement Judgment)' 태스크와 자동화 파이프라인을 제안하며, 이를 통해 현재 MLLM 들의 강점과 인간 대비 약점을 규명했습니다.

Daiqing Wu, Dongbao Yang, Sicheng Zhao + 2 more2026-03-03💻 cs

CircuitSense: A Hierarchical MLLM Benchmark Bridging Visual Comprehension and Symbolic Reasoning in Engineering Design Process

본 논문은 엔지니어링 설계의 계층적 추상화 과정을 평가하기 위해 8,006 개 이상의 문제로 구성된 'CircuitSense' 벤치마크를 제안하며, 시각적 인식과 기호적 추론 간의 심각한 격차를 규명하고 공학적 역량 평가에서 기호적 추론의 핵심적 역할을 강조합니다.

Arman Akbari, Jian Gao, Yifei Zou + 6 more2026-03-03💻 cs

DiffInk: Glyph- and Style-Aware Latent Diffusion Transformer for Text to Online Handwriting Generation

이 논문은 OCR 기반의 글자 정확도와 스타일 분류 손실을 통해 의미 구조 잠재 공간을 구축하고, 이를 기반으로 한 잠은 확산 트랜스포머 (InkDiT) 를 도입하여 기존 방법들의 한계를 극복하고 전체 텍스트 줄에 대한 고품질 온라인 필기 생성을 가능하게 하는 'DiffInk' 프레임워크를 제안합니다.

Wei Pan, Huiguo He, Hiuyi Cheng + 2 more2026-03-03💻 cs

Advancing Multi-agent Traffic Simulation via R1-Style Reinforcement Fine-Tuning

이 논문은 기존 지도학습 기반의 한계를 극복하고 인간 선호도와 평가 지표를 최적화하기 위해 R1 스타일의 강화 미세조정 (SMART-R1) 과 'SFT-RFT-SFT' 반복 학습 전략을 도입하여 Waymo 오픈 시뮬레이션 에이전트 챌린지에서 최상위 성능을 달성한 다중 에이전트 교통 시뮬레이션 프레임워크를 제안합니다.

Muleilan Pei, Shaoshuai Shi, Shaojie Shen2026-03-03💻 cs

LVTINO: LAtent Video consisTency INverse sOlver for High Definition Video Restoration

이 논문은 비디오 잠재 확산 모델의 시간적 인과성을 증류한 비디오 일관성 모델 (VCM) 을 활용하여, 자동 미분 없이도 고화질 비디오 복원 작업에서 기존 프레임 단위 이미지 기반 방법보다 뛰어난 일관성과 품질을 달성하는 최초의 제로샷 역해결사 LVTINO 를 제안합니다.

Alessio Spagnoletti, Andrés Almansa, Marcelo Pereyra2026-03-03📊 stat