Baidu（百度）

Monte Carlo Energy Aggregation for Mobile 3D Gaussian Splatting

移动端3D高斯泼溅的蒙特卡洛能量聚合

Xiaobiao Du, YuAn Wang, Hao Li, Bosheng Wang, Xun Sun, Xin Yu

机构 * University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Australian Institute for Machine Learning（澳大利亚机器学习研究所） 纠错

AI总结 针对移动端3D高斯泼溅中高阶球谐函数带来的计算和存储开销问题，提出Flux-GS方法，通过蒙特卡洛能量聚合和属性条件增强模块实现低阶表示下的高质量渲染，并采用多视图密度控制减少冗余高斯体。

Comments ECCV 2026, Project Page:https://xiaobiaodu.github.io/flux-gs-project/

Data and Evaluation Closed-Loop for Model Capability Enhancement

数据与评估闭环用于模型能力增强

Zhixuan Li, Jiangan Yuan, Han Xu

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

AI总结 提出“能力切片”单元，构建评估-数据闭环，将基准失败转化为可验证的数据干预，在两项案例中分别排除和确认数据问题。

RefAlign: Representation Alignment for Reference-to-Video Generation

RefAlign：参考到视频生成的表示对齐

Lei Wang, YuXin Song, Ge Wu, Haocheng Feng, Hang Zhou, Jingdong Wang, Yaxing Wang, Jian Yang

机构 * PCA Lab, VCIP, College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院VCIP实验室PCA Lab） ； Baidu Inc.（百度公司） ； PCA Lab, School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院PCA Lab） ； College of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） 纠错

AI总结 RefAlign通过显式对齐DiT参考分支特征与视觉基础模型的语义空间，提升参考生成的准确性与可控性，实验表明其在R2V任务中优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026;Code: https://github.com/gudaochangsheng/RefAlign Project: https://gudaochangsheng.github.io/RefAlign-Page/