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WATER：WordArt 場景文字識別新突破

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這是一個由復旦大學（上海多模態具身 AI 重點實驗室）與騰訊 WeChat Vision 聯合發佈的研究項目（屬於數據集＋模型基準組合），同時收錄於 ECCV 2026。針對 WordArt-oriented scene TExt Recognition（WATER）這項任務，原有 STR 數據集與方法普遍圍繞「規則場景文字」與「固定模板輸入」建構，難以應對 WordArt 高度自訂的字體、紋理與版面，因此表現受限。WATER 從兩端突破：數據方面構建 2M 規模合成數據集 WATER-S，模型方面提出支援任意形狀輸入的 STR 基線 WATERec。

WATER-S 數據集設計包含兩個互補子集：WATER-T（1M）由 SynthWordArt 渲染引擎透過 11,250 款藝術字體生成，提供高可控的精準合成樣本；WATER-Z（1M）則結合 Qwen3-VL 提示詞挖掘與 Z-Image 影像合成，覆蓋更真實且多元的場景。再搭配 WATER-R（3.2M，整理自 Union14M-L、WordArt、WAS-R 並去重）作為真實訓練集，整體數據規模較既有藝術文字數據提升數百倍。

WATERec 模型架構採用類似 NaViT 的編碼器搭配 RoPE，支援任意形狀輸入，再以自回歸解碼器處理複雜版面，從結構上打破固定模板 STR 的瓶頸。在 WordArt-Bench 上以 90.40% 準確率成為首個突破 90% 的結果，大幅超越 HunyuanOCR（81.54%）及其他通用或 OCR 專用視覺語言模型。

使用方法需配合外部資源：WATERec 訓練與推理程式碼位於 OpenOCR-WATERec 倉庫；模型權重、數據集（包含 WordArt-Bench）、273K 條 WATER-Z 提示詞模板與 112K 款藝術字體皆託管於 HuggingFace。複製本倉庫後，可透過 SynthWordArt/ 目錄取得 WATER-T 渲染流程，prompts/ 目錄提供 caption_mining.py 與 fewshot_expansion.py 兩階段提示詞挖掘，Z-Image/gen_zimage.py 支援多 GPU 並行生成，eval_vlm/ 則整合 Qwen3-VL-8B、InternVL3.5-8B、GOT-OCR2.0、DeepSeek-OCR-2、PaddleOCR-VL、PP-OCRv5、HunyuanOCR、Nemotron-VL-8B 等基線評測腳本。

重點摘要：
– 復旦大學與騰訊 WeChat Vision 團隊合作，獲 ECCV 2026 收錄
– WATER-S 含 WATER-T（字體渲染）與 WATER-Z（VLM + 影像合成）兩條合成路徑
– WATERec 以任意形狀編碼器 + 自回歸解碼器突破固定模板限制
– WordArt-Bench 90.40% 為首次突破九成，超越 HunyuanOCR 等專用 VLM
– 所有模型、數據、字體與提示詞均開源於 HuggingFace

從評估對照來看，不論是通用 VLM、OCR 專用 VLM 或一般 OCR 工具，在 WordArt-Bench 上皆明顯落後於 WATERec，反映藝術文字仍是當前多模態模型的弱項。對從事海報辨識、品牌素材處理、廣告設計自動化，以及需要處理高度風格化文字的團隊而言，這套數據＋模型組合是目前少數針對該場景強化的開源方案。

GitHub： https://github.com/YesianRohn/WATER

模型： https://huggingface.co/Yesianrohn/WATERec-Models

Categories: 開源, 騰訊, DeepSeek, Image, 多模態模型, 模型, 深度學習, 視覺模型, 中國, 北京大學, Dataset 數據集

EventVLA：長時序機器人操作加入事件記憶機制

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EventVLA Overview

EventVLA 是一個由中國科學技術大學、上海人工智能實驗室、上海交通大學、大連理工大學、香港大學、清華大學、北京大學及華為等團隊共同開發的視覺語言動作（Vision-Language-Action, VLA）框架，專門針對長時序機器人操作任務設計。它解決的核心問題是：當機器人需要執行跨越許多步驟的任務時，往往必須回想起數十步之前出現過的視覺線索，而傳統 VLA 政策通常只依賴壓縮後的隱狀態，容易遺失早期關鍵畫面。EventVLA 的做法是引入事件驅動的視覺證據記憶（event-driven visual evidence memory），在執行過程中偵測與任務相關的事件，把對應的關鍵幀以原始影像形式存入記憶體，並在後續動作預測時重新取用這些畫面作為參考。

這個項目同時發佈了 RoboTwin-MeM 基準測試，這是建基於 RoboTwin 2.0 的記憶依賴型操作評測環境，包含八個需要長時序記憶的任務，例如依序拾取物件、按照紙上指示重複放下積木、依指示重現路線等。與同類 VLA 框架相比，EventVLA 的差異在於它不只壓縮隱狀態，而是保留原始關鍵幀影像作為可回溯的視覺證據，這在需要精確回憶早期空間配置的任務上特別有用。

部署與測試方式

  • 建議建立兩個 conda 環境：一個用於 RoboTwin-MeM 模擬，另一個用於 EventVLA 模型訓練與推論。
  • 從 Hugging Face 下載對應的 checkpoint（RoboTwin-MeM 或 RMBench 版本），搭配相應的評測腳本即可在模擬環境中重現結果。
  • 數據集同時提供 HDF5 軌跡格式與 LeRobot 2.1 訓練格式，方便不同訓練流程直接取用。
  • 目前程式碼已支援模擬訓練與評估，真實機器人推論與微調模型仍在開發中。

重點摘要

  • 核心機制：事件驅動的關鍵幀記憶，以原始影像儲存視覺證據而非僅壓縮隱狀態。
  • 配套基準：RoboTwin-MeM 包含八個長時序記憶依賴任務。
  • 目前狀態：模擬環境訓練與評估已開源，真實世界部署尚未釋出。
  • 適用場景：需要回溯早期視覺線索的多步驟機器人操作任務。

從已釋出的資源來看，研究人員與機器人團隊可直接透過 Hugging Face 上的 checkpoint 與 RoboTwin-MeM 數據集進行基準測試與模型微調，評估記憶機制對長時序任務表現的影響。

GitHub： https://github.com/InternRobotics/EventVLA

項目主頁： https://ganlin-yang.github.io/EventVLA.github.io/

模型： https://huggingface.co/ganlinyang/EventVLA/tree/main

Categories: 開源, Qwen, 香港, 香港大學, 華為, 多模態模型, 模型, 模型訓練, 深度學習, 視覺模型, Robotic, 世界模型, 中國, 北京大學, 清華大學, 框架, 上海人工智慧實驗室

PerceptionDLM：多區域圖像描述加速方案

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現時不少 Multimodal Large Language Models (MLLMs) 做區域描述時，仍然依賴 autoregressive (AR) 逐段生成：一張圖有幾多個 mask，就要逐個區域慢慢解讀。PerceptionDLM 提出的方向很明確，改用 Multimodal Diffusion Language Model，同一輪 denoising process 內同時輸出多個區域描述，目標是解決多區域感知在延遲上隨數量線性上升的問題。

這是一個偏向模型加基準測試的開源項目：核心是 PerceptionDLM 與 PerceptionDLM-Base，另加 ParaDLC-Bench、PerceptionDLM-Data 和 Bee / Honey 系列訓練資料配方。作者點名批評舊範式主要卡在 autoregressive region captioning，因此加入 efficient prompting 與 structured attention masking，讓平行生成不只停留在概念，而是落到 sequence level 同 token level。

從公開資料看，這個項目較適合以 Hugging Face 已釋出的模型、資料集與 evaluation suite 來理解和測試；想重現結果的人，亦可沿住訓練資料配方、Training 與 Evaluation 流程部署。對一般開發團隊而言，最有參考價值的不是安裝細節，而是它示範了 diffusion VLM 怎樣處理「多區域同時描述」這種以往較少由 DLM 承擔的任務。

  • 單次 denoising pass 可同時描述多個 masked regions，官方稱在密集多區域情境可有最高 3.4× throughput speedup
  • PerceptionDLM-Base 據稱在 16 個 multimodal benchmarks 之中，15 個勝過 LLaDA-V
  • ParaDLC-Bench 不只看 caption quality，也把 inference efficiency 一併納入
  • 已公開 code、model weights、training data recipe、evaluation suite，重現門檻比只放論文低

它較適合做視覺理解、圖像標註、自動資料整理，或者需要一次看多個區域的研究團隊。限制也很清楚：目前公開資訊主力強調 benchmark 與吞吐提升，對一般產品場景的記憶體需求、延遲分佈與部署成本仍要再看實測；相關模型則包括 PerceptionDLM、PerceptionDLM-Base，以及其 backbone LLaDA-8B-Instruct，對比對象則有 LLaDA-V。

GitHub： https://github.com/MSALab-PKU/PerceptionDLM

項目主頁： https://msalab-pku.github.io/projects/PerceptionDLM/index.html

項目： https://huggingface.co/collections/MSALab/perceptiondlm-model-zoo

Categories: 開源, 字節跳動, Stable Diffusion, 多模態模型, 提示詞, 模型, 模型訓練, 視覺模型, 北京大學, Dataset 數據集

OmniDirector：免配對數據的多鏡頭運鏡克隆技術

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OmniDirector 由清華大學（Yu-Shen Liu 為北京清華大學團隊）與 Kling Team（快手科技）的研究團隊，共同開發，成員包括 Jiwen Liu、Shujuan Li、Zhixue Fang 等人，團隊來自多個機構，橫跨學術界與業界。研究團隊提出一種無需交叉配對數據的通用多鏡頭相機克隆方法，解決從參考影片中複製運鏡來驅動靜態圖像的難題。

傳統相機控制方法往往依賴大量成對數據進行訓練，而 OmniDirector 的核心創新在於提出「相機網格」（camera grid）表示法。將參考影片的相機姿態渲染為三維空間中的運動軌跡，形成統一的網格表示。配合階層式提示詞擴展代理（hierarchical prompt expansion agent），把多模態控制信號整合成協調的指令。

使用時，使用者只需提供一張源圖像和一段參考影片，OmniDirector 便能克隆其中的運鏡動作，生成動態影片。多鏡頭場景下，新方法支援鏡頭之間的連貫過渡與一致的內容呈現，保持原始的視覺語言。特殊運鏡方面，涵蓋希區柯克式變焦、子彈時間與鏡頭畸變效果，適用的場景類型包括人像、動物、建築及 AIGC 內容等。

OmniDirector: General Multi-Shot Camera Cloning without Cross-Paired Data

OmniDirector 適合從事影片創作、動畫製作或需要快速生成動態素材的內容創作者，以及研究相機控制技術的開發者。經過與其他頂尖相機控制方法的對比，新方法在控制穩定性與物件形變方面表現出色。

重點摘要：
– 核心創新為「相機網格」表示法，免依賴交叉配對數據
– 支援極端運鏡、多鏡頭連貫過渡與特殊相機效果
– 場景泛化能力強，涵蓋人像、動物、建築及 AIGC 內容
– 開源提供論文與程式碼，方便研究與應用

目前 github.com/lisj575/OmniDirector 這個倉庫是空的，沒有 source code 或 model 。

項目： https://ymlinfeng.github.io/OmniDirector.github.io/

Categories: Video, AI productions, 模型, 數字人, 視覺模型, 框架, 清華大學, 北京大學

SpatialWorld：測試多模態代理空間理解的統一基準

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SpatialWorld framework overview

SpatialWorld 是一個用來測試 Multimodal Large Language Models（MLLMs）與代理能力的 benchmark。它把 8 個不同的 3D 模擬後端整合成同一套 observation–action 介面，讓模型只靠自然語言指令、第一身 egocentric RGB 畫面，以及統一的文字動作指令完成任務。

如果你想知道一個模型是否真的懂得在環境中探索、轉向、移動、判斷位置與完成多步驟任務，SpatialWorld 提供了較一致的測試方法。它包含 760 個人工標註任務，覆蓋家居、出行、協作與數碼 3D 遊戲等場景，並以 human-validated terminal-state verifiers 判定結果。

讓代理輸入文字動作，例如 Move、Rotate，再由 action parser 轉成各個模擬器原生指令。這種做法的重點，是避免每個 simulator 各有一套流程，令不同模型之間較容易作橫向比較。

  • 統一 8 個 3D backends，減少 simulator-specific pipelines 帶來的比較困難
  • 只提供 vision-only partial observability，更接近代理逐步探索的情況
  • 除了 task success rate（TSR），亦會看 step efficiency（SE），不只比較有沒有完成
  • 已評估 15 個代理，方便對照現有模型表現

從公開結果看，這個項目揭示了目前模型的限制。GPT-5 的平均 TSR 為 17.4%，領先的 open-source 模型 Qwen-3.5 為 14.1%；若看 Physical Overall TSR，GPT-5 只有 14.4%，Qwen-3.5-397B-A17B 為 12.2%。這表示模型即使能理解圖片與文字，也未必能穩定完成需要空間推理與長步驟規劃的任務。

相關模型有 GPT-5、Qwen-3.5、Qwen-3.5-397B-A17B 與 Gemini-3.1-Pro，其中 Gemini-3.1-Pro 在 digital 3D games 達到 39.0% TSR。若你是做 agent、embodied AI、MLLM 評測，或者想比較不同模型在互動式空間任務的差異，SpatialWorld 會是一個很有參考價值的項目。

GitHub： https://github.com/Hongcheng-Gao/SpatialWorld

項目： https://spatial-world.github.io/

Categories: 香港大學, 多模態模型, 北京大學, 清華大學, 框架

Echo-Memory 讓世界模型認得回家的路

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Echo-Memory paper teaser and workflow

當 AI 影片模型控制鏡頭離開某個場景再折返時，常常會「認錯地方」——同一條街、同一件家具，回來時卻變成另一個看起來合理、但其實陌生的世界。Echo-Memory 想解的，正是這個讓生成影片失去一致性的老問題。整個研究的設計非常克制：只更換「記憶模組」，其餘一概不動。

Echo-Memory 以同一套 Wan 2.1 1.3B 動作到影片（action-to-video）模型作為共用底座，把記憶方式分成四大類——Context（原始幀滑窗）、Compression（壓縮後的學習 token）、Spatial（顯式空間讀寫狀態）、State-Space（區塊式 SSM 遞迴更新）。所有變體都掛在相同的寫入—讀取介面上，差別只在於「存什麼」和「怎麼取回」。這種單一變因的設定，讓四種記憶家族的表現可以乾乾淨淨地比較。

對研究員和工程師而言，項目提供了開發者指南。Echo-Team 已把訓練到 30,000 步的 Wan 2.1 1.3B 權重放在 Hugging Face 的 Echo-Team/Echo-Memory，並附上 SpatialVID 子集的動態訓練池設定文件，開發者指南亦提供中英雙語流程。評測方面，項目提供 GT replay、in-domain 180 度折返，以及 open-domain 編輯式回訪三種探測腳本，涵蓋靜態回放和場景重訪兩個維度。

要注意的是，目前的權重僅限 Wan 2.1 1.3B（epoch-0），Wan 2.2 以及 5B／14B 多尺度底座、以及超越靜態重訪的動態評測，仍列在路線圖上等待補齊。對於研究世界模型長期一致性、做可控影片生成，或是想在 LoRA／記憶外掛（memory adapter）方向動手的人，這個項目提供了一個難得的可重現基準；對一般讀者來說，它也示範了當鏡頭「回家」時，AI 為何會迷路、又該怎麼讓它記路。

重點摘要：

  • 統一底座、只換記憶：以 Wan 2.1 1.3B 為共用骨幹，比較 Context、Compression、Spatial、State-Space 四種記憶家族。
  • 可控變因設計：所有模組共享寫入—讀取介面，差異集中在「存什麼、怎麼取回」。
  • 完整可重現資源：公開 30,000 步權重、SpatialVID 訓練池設定、雙語開發者指南與評測腳本。
  • 三種回訪探測：GT replay、in-domain 180 度折返、open-domain 編輯式回訪，分別檢驗重播與折返記憶。
  • 未來路線：Wan 2.2、5B／14B 多尺度底座與動態評測仍待補齊。

GitHub： https://github.com/Echo-Team-Joy-Future-Academy-JD/Echo-Memory

項目： https://echo-team-joy-future-academy-jd.github.io/Echo-Memory/

Categories: 開源, 香港大學, 香港科技大學, 北京大學, 清華大學, 框架

AffordanceVLA：為機械臂加入「先想再做」的能力

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AffordanceVLA overview

機械臂聽到「把杯子拿起來」這類指令時，傳統的視覺語言動作模型（Vision-Language-Action Model, VLA）往往要直接把影像和文字翻譯成關節角度，中間欠缺一個「思考」步驟。AffordanceVLA 嘗試在這個鴻溝上架一道橋：先讓模型預測結構化的可供性（affordance），再據此生成動作。

整個框架由三個專家模型組成，按單向的 UAA 注意力串接。Understanding Expert（M_und）以 PaliGemma（SigLIP + Gemma）為骨幹，把畫面、指令與機械臂自身狀態融合成統一的語意表示。Affordance Generation Expert（M_gen）以 Gemma 搭配可學習查詢，把上述表示解碼為三種可供性標記：Which2Act 判斷要操作的物件、Where2Act 標出二維互動熱區、How2Act 則推估三維幾何資訊。最後 Action Expert（M_act）以 flow matching 方式輸出整段動作序列（action chunk）。這個設計呼應了論文「Affordances serve as a perfect bridge」的核心想法。

由於現成機器人數據集中缺乏密集的可供性標註，作者額外提供了一條自動化標註管線，並以三階段漸進式課程訓練 MoT 架構。訓練時須留意 model.chunk_size 與 data.chunk_size 保持一致，否則動作 attention mask 會錯位；Which2Act 的 Flux loss 預設為 MSE，可在 src/models/which2act_decoder.py 頂端切換。

這個項目適合研究 VLA、機器人操作策略，或對可供性表示有興趣的開發者。需要一支能跑 PaliGemma 與 flow matching 的 GPU 環境，並準備好仿真或實機評測流程。論文中的模擬與真機實驗橫跨多種操作場景，顯示加入可供性中間層能提升泛化與精確度，但具體數字仍以官方報告為準。

重點摘要

  • 以 Which2Act、Where2Act、How2Act 三段式可供性作為視覺、語言與動作之間的中間橋樑。
  • 採用 MoT 架構，串接 PaliGemma 為基礎的 Understanding、Gemma 為基礎的 Affordance 與 Action Expert。
  • 配套自動化可供性標註管線，緩解機器人數據標註不足的問題。
  • 訓練採三階段漸進式策略，flow matching 輸出整段動作序列。
  • 模型、訓練與標註腳本皆隨開源項目釋出，歡迎社群延伸。

GitHub： https://github.com/Skywalker-yqz/AffordanceVLA

Categories: 開源, 香港中文大學, 香港科技大學, 多模態模型, 模型, 模型訓練, 北京大學

LoomVideo：阿里巴巴 5B 模型挑戰統一影片生成

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architecture

LoomVideo 由北京大學與阿里巴巴聯合發布，主打「統一多模態輸入的影片生成與編輯」，把文字、影片、圖片等多種輸入整合到同一個模型。傳統的統一影片模型動輒超過 13B 參數，且為了加入來源影片條件，往往要把所有 token 接在一起，導致序列長度翻倍、self-attention 成本暴增四倍。LoomVideo 的核心定位，就是用更小、更快的設計，達到同等甚至更好的效果。

這個項目基於 MLLM（多模態大語言模型）加 DiT（Diffusion Transformer）的組合，並提出三個關鍵設計：Deepstack Injection 從 MLLM 每一層抽取特徵，再透過 cross-attention 注入對應的 DiT 層；Scale-and-Add Conditioning 把乾淨的來源影片潛在變數按時間步長縮放後直接加到雜訊目標上，免去 token 拼接的額外負擔；Negative Temporal RoPE 為參考圖片指定負的時間索引，讓多圖片條件可以無縫整合。

LoomVideo 目前支援四種任務：文生影片、純文字指令編輯、影片加圖片加文字的指令編輯，以及多張參考圖的條件生成，全部由同一個 5B 模型處理。論文報告在多項基準上取得領先或具競爭力的表現，並宣稱比同級模型快至少 5.41 倍。對於電子商務與時尚場景的影片生成，論文也展示了針對性的優勢。

這個項目適合關注影片生成效率的研究者、影像創作工具開發者，以及需要快速生成短影片內容的團隊。目前模型權重已公開在 Hugging Face 的 MSALab/LoomVideo，程式碼亦同步釋出，有興趣的讀者可以直接到 GitHub 與 Hugging Face 取得資源並測試。

重點摘要：

  • 5B 參數的統一影片生成與編輯模型，定位比 13B+ 同類更輕量。
  • 以 MLLM + DiT 架構為基礎，並提出 Deepstack Injection、Scale-and-Add Conditioning 與 Negative Temporal RoPE 三大設計。
  • 支援文生影片、文字指令編輯、影片加圖片文字編輯，以及多圖片條件生成四種任務。
  • 論文聲稱比同級模型快至少 5.41 倍，並在電商與時尚場景表現突出。
  • 模型與程式碼已公開，方便研究者與開發者快速試用與改進。

GitHub： https://github.com/MSALab-PKU/LoomVideo

項目： https://msalab-pku.github.io/projects/LoomVideo/index.html

Categories: 開源, 阿里巴巴, 影像處理, 模型, 數字人, 視覺模型, 視頻模型, 北京大學

Crafter：把科研圖表交給多智能體助手

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做研究的人都遇過這種困擾：論文裡的圖表要花好幾個小時排版、微調細節，市面上的 AI 生圖工具又常常「整體不錯、局部出錯」，改一個元素就把整張圖搞砸。Crafter 正是針對這個痛點而來，它不是把底層生成模型換得更強，而是在外面包了一層多智能體（multi-agent）協作框架，專門處理「結構化、由離散語意元件組成」的科研圖表。

這個項目分為兩個互補系統。Crafter 負責生成，覆蓋學術圖、海報、資訊圖三種類型，並支援文字生圖、遮罩補完、關鍵元素組合、草圖優化等四種輸入條件，不需要更動架構就能切換。CraftEditor 則把生成的點陣圖轉成「座標精準、可後續編輯」的 SVG 格式，研究者終於可以像在 Illustrator 裡那樣挑出單一元件修改。

為了評估效果，團隊同步釋出 CraftBench——一個 279 筆樣本的基準集，每個樣本都附有人工繪製的參考圖，跨越三種圖表類型與四種輸入條件。在 PaperBanana-Bench 與 CraftBench 上，Crafter 都明顯優於單一生成器與既有的 agentic 基線。CraftEditor 轉出的 SVG 在可編輯性上也勝過所有對照組。

生成部分只要設定 OpenAI 相容端點（例如 OpenRouter）即可跑範例；想啟用 CraftEditor 還需要額外架設一個 SAM3 語意分割伺服器。

重點摘要

  • 解決科研圖表「局部錯誤難修、難以再編輯」的問題
  • 採用多智能體協作框架，不需更換底層模型即可跨類型、跨輸入條件生成
  • 內建 Crafter 生成與 CraftEditor 點陣轉 SVG 兩套流程
  • 釋出 CraftBench 評測集，含 279 筆人工標註樣本
  • 適合需要大量產出與修改學術插圖的研究者、團隊與會議海報設計者

GitHub： https://github.com/HaozheZhao/Crafter

Paper： https://arxiv.org/pdf/2605.30611

Categories: 開源, 中國, 框架, 清華大學, Dataset 數據集, 北京大學

Context-CoT 先讀資料後再推理

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Context-CoT 係一個用來提升大型語言模型「讀完新資料再推理」能力的項目。論文指出，現有模型處理依賴上下文的任務時表現偏弱，在 CL-Bench 上，GPT-5.1 約為 23.7%，開源模型多數只有 13% 至 15%。

這樣就可以解決模型經常只靠原有記憶答題，未能從長篇材料抽取重點再應用。對法律文件、工業排錯或研究資料整理這類工作，這個方向相當實際。

  • 先把長上下文整理成與任務相關的中間資訊，再展開推理。
  • 產生推理資料時盡量隱藏答案與評分規則，減少資料洩漏。
  • 按目標模型的輸出習慣挑選推理路徑，提升微調效率。
  • 實驗指向可明顯減少忽略上下文的錯誤。

你可把它理解為一套「資料合成加微調」流程：先準備長文本任務，再用三段方法生成高質推理資料，最後拿去微調開源模型。這較適合已有模型訓練流程的團隊或研究者。

論文並未展示完整版本、模型名單與全部分數，所以現階段較適合視為有潛力的訓練方法，而非即插即用工具。文中明確提到的模型包括 GPT-5.1，其餘開源模型名稱在現有內容未完整列出。

Paper： https://arxiv.org/pdf/2605.25354v1

Categories: 中國, 北京大學, 框架, 清華大學
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