CVPR

Roots Beneath the Cut: Uncovering the Risk of Concept Revival in Pruning-Based Unlearning for Diffusion Models

剪枝之下：揭示基于剪枝的去学习中概念复兴的风险

Ci Zhang, Zhaojun Ding, Chence Yang, Jun Liu, Xiaoming Zhai, Shaoyi Huang, Beiwen Li, Xiaolong Ma, Jin Lu, Geng Yuan

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； University of Arizona（亚利桑那大学） 纠错

AI总结 本文揭示基于剪枝的去学习中概念复兴的风险，提出攻击框架可无数据恢复被擦除概念，并探讨安全剪枝机制。

Comments Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

DeAR: Fine-Grained VLM Adaptation by Decomposing Attention Head Roles

DeAR: 通过分解注意力头角色实现细粒度VLM适应

Yiming Ma, Hongkun Yang, Lionel Z. Wang, Bin Chen, Weizhi Xian, Jianzhi Teng

机构 * Chongqing Research Institute of Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学重庆研究所） ； Ocean University of China（中国海洋大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 DeAR通过分解注意力头角色实现细粒度VLM适应，有效平衡任务适应与泛化能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

PackUV: Packed Gaussian UV Maps for 4D Volumetric Video

PackUV: 压缩高斯UV映射用于4D体素视频

Aashish Rai, Angela Xing, Anushka Agarwal, Xiaoyan Cong, Zekun Li, Tao Lu, Aayush Prakash, Srinath Sridhar

机构 * Brown University（布朗大学） ； UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Meta 纠错

AI总结 PackUV通过压缩高斯UV映射实现4D体素视频的高效存储与流式传输，解决了传统方法在长序列和大运动下的时间一致性问题。

Comments https://ivl.cs.brown.edu/packuv

Journal ref CVPR 2026

ReDepth Anything: Test-Time Depth Refinement via Self-Supervised Re-lighting

ReDepth Anything: 通过自监督重照明进行测试时深度细化

Ananta R. Bhattarai, Helge Rhodin

机构 * Bielefeld University（比勒菲尔德大学） 纠错

AI总结 ReDepth Anything通过自监督重照明技术，在测试时提升深度估计的准确性和真实感，优于现有方法并达到最新水平。

Comments Accepted at CVPR 2026 (Findings). Project Page: https://anantarb.github.io/redepth Code: https://github.com/anantarb/Re-Depth-Anything

Yo'City: Personalized and Boundless 3D Realistic City Scene Generation via Self-Critic Expansion

Yo'City：通过自批评扩展实现个性化和无边界的3D逼真城市场景生成

Keyang Lu, Sifan Zhou, Hongbin Xu, Gang Xu, Zhifei Yang, Yikai Wang, Zhen Xiao, Jieyi Long, Ming Li

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Beihang University（北航） ； Southeast University（东南大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Theta Labs（Theta实验室） 纠错

AI总结 Yo'City通过自批评扩展实现个性化和无边界的3D城市生成，利用大模型的推理能力提升生成质量。

Comments Accepted by CVPR 2026

VISTA: Vision-Language Inference for Training-Free Stock Time-Series Analysis

VISTA：面向无训练股票时间序列分析的视觉-语言推理

Tina Khezresmaeilzadeh, Parsa Razmara, Seyedarmin Azizi, Mohammad Erfan Sadeghi, Erfan Baghaei Potraghloo

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 VISTA通过结合文本和视觉信息，利用无训练的视觉-语言模型实现股票时间序列预测，实验结果显示其在预测精度上显著优于传统方法。

Comments Accepted to the CVPR 2025 Workshop on Transformers for Vision (T4V): accepted-papers" target="_blank" rel="noopener">https://sites.google.com/view/t4v-cvpr25/accepted-papers

From 2D Alignment to 3D Plausibility: Unifying Heterogeneous 2D Priors and Penetration-Free Diffusion for Occlusion-Robust Two-Hand Reconstruction

从二维对齐到三维合理性：统一异构二维先验和无穿透扩散以实现抗遮挡的双手重建

Gaoge Han, Yongkang Cheng, Zhe Chen, Shaoli Huang, Tongliang Liu

机构 * AgiBot ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence ； The University of Sydney ； La Trobe University 纠错

AI总结 本文提出统一异构二维先验和无穿透扩散模型，以实现抗遮挡的双手重建，提升交互对齐和穿透抑制性能。

Comments Accepted by CVPR 2026 Main, Project: https://gaogehan.github.io/A2P/