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Type d'Item : Item , Latent Region-Wise Image Composition Using Multimodal Large Language Model(Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2026-06-29) Chen, Tan; Laganière, RobertRecent advances in text-to-image generative models, particularly latent diffusion models and more recent rectified-flow-based variants, have substantially improved the ability to synthesize images from textual prompts. Notably, models such as IP-Adapter provide effective image-prompt conditioning and can capture coarse global appearance cues from reference images. However, these models typically condition generation at the image level, which may limit their ability to faithfully reproduce fine-grained regional details or spatially localized features from the reference. As a result, they may struggle to preserve specific object identities or detailed visual elements from individual reference images, especially when multiple diverse regions or entities are involved. To address this limitation, we propose a novel training-free plugin that adopts a segmented binding and generation scheme. Specifically, we divide the input prompt and image space into semantically meaningful subregions and associate each region with its own reference image. A Multimodal Large Language Model (MLLM) is used as a planner to parse the prompt into region-wise descriptions, while each region is conditioned separately during the diffusion process. This enables more targeted control over specific elements in each region using dedicated reference images, thereby improving the alignment between the generated image and the intended local semantics. In our experiments, the proposed approach achieves stronger visual and semantic consistency than baseline methods such as SDXL, EasyRef, Gen-4 by Runway, and DALL·E 2, particularly in multi-entity and identity-preserving scenarios. Our method provides a flexible and interpretable framework for region-aware, reference-driven image synthesis.Type d'Item : Item , Identifying Cancer Cachexia Factors Affecting Muscle Stem Cell Regeneration Capacity(Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2026-06-29) LoFaro, Matteo James Vincenzo; Rajakumar, Rajendhran; Rudnicki, Michael A.À la demande de l'auteur, le résumé a été retiré en raison de la nature confidentielle de la thèse. Il sera ajouté une fois la période d'embargo terminée. At the author’s request, the abstract has been removed due to the confidential nature of the thesis. It will be added once the embargo period has passed.Type d'Item : Item , Impact de la stimulation multisensorielle et des cybermalaises sur la présence en contexte d'anxiété en réalité virtuelle(Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2026-06-29) Berthiaume, Maxine; Bouchard, StéphaneLa présence, l'illusion perceptuelle « d'être là » dans l'environnement virtuel, constitue une composante essentielle de la réalité virtuelle (RV). Selon Slater, la présence a deux composantes : l'illusion de place et l'illusion de plausibilité. Les mesures auto-rapportées sont couramment utilisées pour mesurer la présence en RV, mais elles sont souvent administrées après les immersions et n'évaluent pas le comportement des utilisateurs en RV. Il s'avère donc nécessaire d'utiliser des mesures comportementales pour évaluer la présence, surtout dans des environnements virtuels anxiogènes, qui sont utilisés dans plusieurs domaines. Des études antérieures ont montré que l'anxiété et la stimulation multisensorielle influencent la présence. Cependant, le rôle des mécanismes d'intégration multisensorielle sur la présence, particulièrement dans un contexte émotionnel, reste peu étudié. Le deuxième chapitre de la thèse a exploré ce sujet plus en profondeur et a proposé un modèle conceptuel de la présence. Deux études expérimentales ont ensuite examiné la relation entre la présence, l'anxiété et la stimulation multisensorielle en contexte d'anxiété. L'objectif principal était d'évaluer une mesure comportementale de la présence, tout en documentant la convergence entre les mesures subjectives et objectives de la présence. Cette mesure, inspirée d'études antérieures, implique que les participants pivotent physiquement leurs épaules pour traverser des portes étroites en RV. La première étude expérimentale (n = 25) a évalué la méthodologie afin de valider les environnements virtuels et la mesure comportementale de la présence en contexte émotionnel. Les participants ont été exposé à trois conditions expérimentales : (1) Contrôle, (2) Risque de tomber et (3) Risque de tomber + Feu. Durant les immersions, les participants ont physiquement marché sur une planche virtuelle et traversé les portes virtuelles étroites. Les deux conditions avec le risque de tomber comprenaient une fosse profonde virtuelle. Avant et après les immersions, les participants ont rempli plusieurs questionnaires. Les résultats ont révélé une corrélation non significative entre les mesures auto-rapportées et comportementales de la présence, ainsi qu'une différence non significative entre les conditions expérimentales en termes d'anxiété. Toutefois, des résultats inattendus ont indiqué que la présence et les cybermalaises auto-rapportés, ainsi que l'anxiété et les cybermalaises, étaient significativement corrélés. La deuxième étude expérimentale (n = 25), une continuation de la première étude, a apporté des modifications au protocole expérimental et à l'environnement virtuel afin d'augmenter la présence et l'anxiété. Ensuite, de manière semblable à la première étude, l'étude a évalué la mesure comportementale de la présence en contexte d'anxiété. À la suite des résultats inattendus liés aux cybermalaises, l'étude a également exploré la relation entre la présence, l'anxiété, les cybermalaises et la stabilité posturale à l'aide de la mesure comportementale, des questionnaires et des plateformes de force. Les participants ont été exposés à deux conditions expérimentales, plutôt que trois : (1) Contrôle et (2) Risque de tomber. Les résultats étaient semblables à la première étude et ont révélé une corrélation non significative entre les mesures auto-rapportées et comportementales de la présence et une corrélation significative entre l'anxiété et les cybermalaises. De plus, l'anxiété n'a pas différé de manière significative entre les conditions expérimentales. Finalement, les cybermalaises et la stabilité posturale, ainsi que l'anxiété et la stabilité posturale, n'étaient pas significativement corrélés. Bref, les résultats suggèrent que les mesures auto-rapportées et comportementales de la présence ne convergent pas nécessairement. Ils appuient également une relation entre l'anxiété et les cybermalaises. Cela pourrait avoir des retombées pour les applications qui induisent l'anxiété. La recherche future devrait envisager d'utiliser diverses mesures de la présence et des méthodes permettant de distinguer l'anxiété et les cybermalaises.Type d'Item : Item , AI-Assisted Super-Resolution and Resource Optimization in Cloud Gaming(Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2026-06-29) Ur Rehman, Haseeb; Shirmohammadi, ShervinCloud gaming (CG) has transformed the gaming industry by enabling users to remotely access resource-intensive games on lightweight devices. However, delivering a seamless gaming experience remains challenging due to stringent bandwidth requirements, at least 25 Mbps for 1080p streaming, and strict latency tolerances that depend on game genre, approximately 80 ms for fast-paced first-person games and 100-150 ms for slower third-person and story-driven titles. This thesis addresses these challenges through the systematic development of deep learning-based super-resolution (SR) solutions integrated within the CG pipeline to reduce bandwidth consumption while preserving visual quality and interactivity. We present four interconnected contributions. First, we propose GameSR, a lightweight neural super-resolution model that operates directly on encoded game frames without requiring game engine integration or source code access. By combining reparameterized convolutional blocks with a lightweight ConvLSTM for temporal learning, GameSR achieves real-time performance of up to 240 FPS on a GPU-accelerated client at comparable perceptual quality to native streaming. Second, we develop ARCADE, an adaptive cloud gaming framework that jointly optimizes rendering resolution, encoding bitrate, and client-side super-resolution through offline reinforcement learning. By rendering at a lower resolution when scene complexity permits, ARCADE saves server-side resources on two fronts simultaneously: it reduces the GPU cost of rendering the frame and the cost of compressing (encoding) it, while the lower bitrate cuts transmission bandwidth. This yields reductions in server CPU and GPU utilization of up to 62% and 41% respectively, alongside up to 50% bandwidth savings compared to standard WebRTC streaming at equivalent or higher visual quality. Third, we extend our approach to immersive virtual reality cloud gaming. We demonstrate that transmitting one color view and one monochrome view reduces VR streaming bandwidth by up to 56% (iSR), and address the resulting sequential pipeline bottleneck by developing GameSRVR, a unified model that jointly performs stereo-aware colorization and super-resolution in a single forward pass. GameSRVR reduces inference from 73.61 ms to approximately 11 ms per stereo pair at 4× scaling, a 6.7× speedup. Deployed on a cloud gaming testbed, GameSRVR achieves over 33% bandwidth savings and an end-to-end latency of approximately 20 ms, meeting the VR motion-to-photon budget. Fourth, to enable reproducible AI-driven cloud gaming research, we introduce GameLab, an open-source, AI-enabled cloud gaming testbed built on WebRTC. GameLab provides programmable server-side and client-side hook points for integrating machine learning modules, along with a novel QR-based frame identity mechanism enabling reliable full-reference quality evaluation under real network conditions. Extensive objective evaluations on popular games including Counter-Strike 2, Overwatch 2, Team Fortress 2, and FIFA 24, as well as VR titles Beat Saber, Pavlov VR, and VRChat, alongside subjective user studies, validate that our solutions deliver high perceptual quality while meeting real-time constraints. This thesis demonstrates that effective cloud-gaming neural upsampling can be achieved without proprietary game engine integration, offering practical solutions deployable across both legacy and modern game titles.Type d'Item : Item , When Editors Revolt: Characterizing Journal Declarations of Independence(2026-06-29) van Walsum, Saskia; Matthias, Lisa; Alperin, Juan Pablo; Haustein, StefanieWhen editorial boards resign from their journals and publishers and declare their independence, two competing journals can result: the original journal under a new editorial board (a ‘zombie’ journal), and a new journal established by the departing editors (a ‘breakaway’). The bibliometric community saw such an event when the board of Journal of Informetrics left Elsevier to found Quantitative Science Studies. We analyzed 39 breakaway-zombie journal pairs that have formed since 1989 and their declarations of independence to understand why and how they happen. Results show that declarations of independence were motivated by concerns related to governance and business model and overwhelmingly happened at journals owned by the Big Five publishers. Breakaway editors tended to found new journals at smaller publishers and adopt diamond publishing models. These findings suggest that dissatisfaction with commercial publishing models is growing, and that community-led alternatives can motivate change.