CVPR

CaT-GS: Efficient 3DGS Rendering for Large Scale Scenes via Inter-frame Caching and Tile Scheduling

CaT-GS：通过帧间缓存和瓦片调度实现大规模场景的高效3DGS渲染

Tingjia Zhang, Bo Chen, Shengzhong Liu, Fan Wu, Guihai Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 针对3DGS在大规模场景中性能下降问题，CaT-GS提出通过推测性多帧预处理、帧间缓存机制及重构光栅化任务来消除冗余与减轻负载不平衡，实验证明其显著提升渲染速度，为大规模场景高保真实时渲染建立新基准。

Comments CVPR 2026

Test-Time Scaling for World Action Models via Zero-Shot Geometric Evaluation

通过零样本几何评估实现世界行动模型的测试时缩放

Zesen Zhao, Minkyoung Cho, Hui shen, Boyuan Zheng, Kunxiao Gao, Yulong Cao, Z. Morley Mao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 研究针对世界行动模型，提出无需训练的选择性测试时缩放框架\methodgated，基于预测未来的跨视图深度重投影一致性排序，经实验验证该方法能提高任务成功率，同时减少额外采样决策点，还识别出相关失败模式。

Comments Extened version of CVPR 2026 EAI workshop

Dataset Distillation by Influence Matching

通过影响匹配进行数据集蒸馏

Haoru Tan, Wang Wang, Sitong Wu, Xiuzhe Wu, Yangtian Sun, Chirui Chang, Shaofeng Zhang, Xiaojuan Qi

机构 * HKU（香港大学） ； CUHK（香港中文大学） ； Stanford（斯坦福大学） 纠错

AI总结 从结果角度重审数据集蒸馏，提出影响匹配方法，通过可微估计器量化参数变化，学习合成集使影响与真实数据集匹配，在分类和视觉语言蒸馏任务中表现出色，超越基线。

Journal ref CVPR 2026

Privacy-Aware Synthetic Video Benchmarking and Relational Evaluation for Worker-Under-Suspended-Load Detection

用于悬吊负载下工人检测的隐私感知合成视频基准测试与关系评估

Anshu Singh, Alejandro Seif

机构 * Government Technology Agency of Singapore（新加坡政府科技局） 纠错

AI总结 研究悬吊负载下工人检测的隐私问题，引入SynthSite合成视频基准测试及隐私感知混合生成工作流程，在五种隐私条件下评估相关指标，发现保留结构的模糊处理效用更好，强调建筑安全分析隐私评估需兼顾外观抑制和几何线索保留。

Comments Accepted at the 3rd Workshop on Synthetic Data for Computer Vision (SynData4CV), CVPR 2026. OpenReview: https://openreview.net/forum?id=dMfhFmDWsg . Dataset and code: https://huggingface.co/datasets/govtech/SynthSite

Local Brushstroke Quality Assessment via Vision-Language Feedback

通过视觉-语言反馈进行局部笔触质量评估

Mio Mitamura, Hirokatsu Kataoka

机构 * Tokyo Institute of Science High School（东京理科大学附属高中） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（国立先进工业科学技术研究所） ； Visual Geometry Group, University of Oxford（牛津大学视觉几何组） 纠错

AI总结 研究多模态语言模型能否评估书法局部笔触质量并生成反馈，构建评估框架让三个模型评估图像对并与专家打分比较，还研究了RAG变体，结果显示模型有一定绝对分数准确性，但与专家排名相关性不强，RAG有正负两方面表现。

Comments 6 pages, 8 figures. Accepted to the SAUAFG Workshop at CVPR 2026