期刊&会议
European Conference on Computer Vision · 会议 · Computer Vision
NGPS：基于邻域引导的补丁采样的结构保持自监督去噪
机构 * Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University（Chung-Ang大学人工智能系） ； SNUAILAB
AI总结 提出NGPS框架，通过邻域引导的补丁采样在局部错位下构建自监督去噪目标，无需显式配准，在CT和MRI上提升保真度和结构敏感指标。
Comments The 19th European Conference on Computer Vision: ECCV 2026
语义浏览：图像生成的可控多样性
机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学）
AI总结 针对文本到图像模型生成多样性不足且缺乏语义结构的问题，提出一种在文本层面引入多样性的方法，通过视觉语言模型和代理工作流实现用户可导航的语义变化空间。
Comments ECCV 2026. Project page: https://saradorfman1.github.io/SemanticBrowsing-webpage/
Pose Anything Anywhere: 任意参考图像下的无模型物体姿态估计
机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Siemens AG（西门子股份公司） ； XYZ Robotics ； ROBOX
AI总结 提出PANY，一种统一的无模型框架，通过多视图变换器学习视图一致几何和跨视图对齐，支持单/稀疏参考视图和RGB-D输入，在YCB-V和LM-O上分别提升姿态精度12%和20%以上。
Comments Accepted to ECCV 2026
基于全局地图与局部视图的多视角3D推理的密集奖励
机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, KAIST, Republic of Korea（韩国科学技术院人工智能研究生院） ； KRAFTON, Republic of Korea（韩国KRAFTON公司）
AI总结 提出DR-MV3D框架，通过全局一致性奖励和局部轨迹奖励对多视角3D VQA的中间推理过程进行密集监督，提升跨视图推理一致性。
Comments ECCV 2026
LightSTAR: 通过视觉自适应精炼的轻量级选择实现高效视觉文档检索
机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院人工智能研究院教育部人工智能重点实验室）
AI总结 提出LightSTAR框架，通过免LLM的视觉选择快速筛选候选页，再经视觉自适应语义精炼进行细粒度匹配，在保持高检索精度的同时大幅降低延迟。
Comments Accpeted by ECCV 2026
从重建到决策：面向曲线分割的后编码器即插即用适配器
机构 * Center for Big Data and Intelligent Medicine, The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University（重庆医科大学附属第一医院大数据与智能医学中心） ； Key Laboratory of Digital Health and Intelligent Medicine, Chongqing Municipal Health Commission（重庆市卫生健康委员会数字健康与智能医学重点实验室） ； Chongqing Translational Medicine Center（重庆市转化医学中心） ； College of Computer Science, Chongqing University（重庆大学计算机学院）
AI总结 提出PEPA轻量级后编码器适配器，通过目标条件蛇形上采样和自适应可微阈值化解决曲线分割中的重建与决策瓶颈，在冻结编码器基础上提升拓扑连通性。
Comments accepted by ECCV 2026
MeGAS: 用于热物理场景编辑的热力学动态高斯泼溅
机构 * State Key Laboratory of CAD\&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）
AI总结 提出MeGAS框架，将热力学相变动力学融入3D高斯泼溅，通过温度属性、热对流-扩散求解器和MPM动力学实现热物理现象的物理真实合成，并采用拓扑自适应渲染策略处理极端变形。
Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: http://zju3dv.github.io/MeGAS
TooBad: 超低投毒率和不可察觉触发器的后门扩散模型
机构 * INRS, University of Quebec（INRS大学）
AI总结 提出TooBad框架，通过针对扩散模型的触发器优化技术，在极低投毒率（0.5%）下实现高攻击成功率（>85%），并保持高隐蔽性和实用性。
Journal ref ECCV 2026
基于阻尼振荡的谱门控自适应隐式神经表示
机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； Ca’ Foscari University of Venice（威尼斯大学）
AI总结 提出将神经元激活建模为受迫阻尼谐振子的稳态响应，通过联合优化振荡器参数和网络权重，实现自适应谱门控，无需显式正则化即可从粗到细学习。
Comments Accepted at ECCV 2026. Project Page: https://alex-costanzino.github.io/fdho/
FedOT: 联邦潜扩散模型的所有权验证与泄露追踪水印
机构 * Northwest Normal University（西北师范大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学）
AI总结 提出FedOT框架，通过分块水印和潜向量变换解决联邦学习中潜扩散模型的所有权验证与恶意客户端泄露追踪问题。
Comments Accepted to ECCV 2026
RaysUp: 基于几何感知射线表示的超轻量通用特征上采样
机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院）
AI总结 提出RaysUp，一种超轻量、任务无关且VFM无关的特征上采样框架，通过几何感知射线域重建高分辨率特征图，在多种密集预测任务上以16%参数和7倍加速实现最先进性能。
Comments ECCV 2026
轨迹强制：具有可控语义轨迹的结构优先生成
机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； ELLIS Institute（ELLIS研究所） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心）
AI总结 提出轨迹强制框架，将生成过程组织为从全局布局到细节的语义阶段，每个阶段产生可解码的潜在状态，支持局部编辑，实现结构优先的可控图像合成。
Comments Project page: https://mervekocabas.github.io/TrajectoryForcing/
Journal ref Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2026
Gen2Balance：面向长尾视频动作识别的生成式平衡方法
机构 * University of Bristol（布里斯托大学） ； Adobe Research（Adobe 研究院）
AI总结 提出Gen2Balance方法，利用文本到视频生成模型将长尾训练集平衡为真实与生成视频的混合，结合两阶段训练策略缓解域偏移，在长尾基准上显著提升动作识别准确率。
Comments ECCV 2026
结构化超边适应用于视觉Transformer的参数高效微调
机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Data61/CSIRO（Data61/澳大利亚联邦科学与工业研究组织）
AI总结 提出HyperAdapter，一种基于超图的适配器架构，通过软超边路由实现结构化、组感知的适应，在参数预算下优于现有PEFT方法。
Comments Accepted at the 19th European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)
跟随流动：面向事件相机小目标检测的平流一致性建模
机构 * School of Information and Electronic Engineering, Shandong Technology and Business University（山东工商学院信息与电子工程学院） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学）
AI总结 针对事件相机小目标检测中稀疏异步测量和噪声干扰导致预测碎片化的问题，提出物理引导的平流一致性建模框架PACT，通过沿估计速度场传播特征并施加轨迹级一致性约束，保留弱事件响应，在基准数据集上IoU提升20.72%，准确率提升15.03%。
Comments Accepted at ECCV 2026. Code: https://github.com/fulongcai/PACT
基于多级差异特征与统一DCT-量化嵌入的高效文档篡改定位
机构 * LIX, École Polytechnique, IP Paris, France（LIX，巴黎综合理工学院，IP Paris，法国） ； DataLab Groupe, Crédit Agricole S.A., France（DataLab集团，法国农业信贷银行，法国）
AI总结 提出DiffNet，通过多级差异变换和轻量级DCT-量化联合嵌入，在跨域和人工篡改定位上性能提升约30%，吞吐量提高7倍。
Comments Accepted to ECCV 2026
Multi4D: 通过多级竞争分配实现高保真动态高斯泼溅
机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 提出Multi4D框架，通过三级竞争分配（静态结构、持久动态几何、瞬态外观）解决动态高斯泼溅中运动一致性与视觉保真度的矛盾，实现高保真渲染和实时性能。
Comments Accepted by ECCV 2026, project page:https://batfacewayne.github.io/Multi4D.io/
基于注意力先验引导知识蒸馏的增强去噪粗到细红外小目标检测
机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
AI总结 提出一种粗到细的红外小目标检测框架ECFNet，通过粗阶段的区域二分类网络和去噪辅助训练抑制背景，细阶段的轻量检测器与注意力先验知识蒸馏提升精度，在三个数据集上优于现有方法。
Comments Accepted by ECCV 2026
保真度与感知感知的局部隐式注意力用于任意尺度图像超分辨率
机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； MediaTek Inc.（联发科技股份有限公司）
AI总结 提出FPLIA框架，通过融合保真度导向特征与扩散管道，结合FPAM和FPSM模块，在任意尺度超分辨率中实现高感知真实度与重建精度。
Comments ECCV 2026
结构评估用于理解和指导离散令牌空间中的数据集蒸馏
机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学） ； TerraSense Analytics（TerraSense Analytics公司）
AI总结 本文通过离散视觉分词器分析令牌组成结构，提出结构评分衡量令牌组合充分性，发现平衡的令牌组成提升蒸馏数据集性能，并指导扩散模型的数据集蒸馏。
Comments Accepted to ECCV 2026
FLM-Occ: 前向似然最大化用于高效室内占据预测
机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Shenzhen)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Shenzhen Key Laboratory of Robotics and Computer Vision（深圳市机器人视觉与感知重点实验室）
AI总结 针对现有方法在空区域产生虚假基元的问题，提出前向似然最大化框架，将占据预测建模为体素分布估计，通过最大化真实占据体素的似然来训练网络，实现高效准确的室内占据预测。
Comments Accepted to ECCV 2026
来自预训练ViT的每补丁标量实现现实世界快速移动导航
机构 * NaverLabs Europe（NaverLabs欧洲）
AI总结 通过大规模真实世界导航实验，研究预训练视觉编码器在机器人导航中的关键组件，提出异构多教师蒸馏和瓶颈策略，发现可解释特征与可供性关联，并证明仅用RGB训练非最优。
Comments European Conference on Computer Vision -- ECCV 2026
Journal ref European Conference on Computer Vision -- ECCV 2026
Odoriko: 一种形状感知的多模态人体运动扩散框架
机构 * Sony Group Corporation（索尼集团公司） ； Sony AI（索尼人工智能）
AI总结 提出首个统一的多模态运动生成框架Odoriko，通过扩散模型将主体生物形态信息融入运动合成，支持文本、音乐、视频输入，并在形态缺失时联合估计与生成。
Comments ECCV 2026
SARIF: 用于鲁棒图像鉴别的 Segment Anything
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Inha University（仁荷大学电气与计算机工程系）
AI总结 提出SARIF框架，利用Segment Anything Model的提示架构和泛化能力，通过反馈引导掩码解码器和双编码器设计提取伪造痕迹，实现自动伪造定位，在跨数据集和图像退化下表现鲁棒。
Comments Accepted to ECCV 2026. Equal contribution: Dong-Hyun Moon and Ju-Hyeon Nam. Corresponding author: Sang-Chul Lee. Code: https://github.com/Inha-CVAI/SARIF_ECCV2026
TriMotion: 模态无关的摄像机控制用于视频生成
机构 * GIST（光州科学技术院） ； Huawei Noah's Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； Yonsei University（延世大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院）
AI总结 提出TriMotion框架，通过将视频、姿态和文本输入映射到共享运动嵌入空间，实现模态无关的摄像机控制视频生成，并引入潜在运动一致性目标，无需像素级解码即可准确跟随目标轨迹。
Comments ECCV Accepted
评估与增强遥感多模态大语言模型的否定理解能力
机构 * Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Central South University（中南大学）
AI总结 提出RS-Neg基准评估遥感MLLMs的否定理解，并设计NeFo方法通过测试时学习利用约5%未标注样本显著提升模型性能。
Comments ECCV 2026 Accepted
面向高效视频大语言模型的sink-token感知剪枝：用于细粒度视频理解
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国高级科学技术研究院） ； Oracle ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)（电子电信研究院）
AI总结 本文提出Sink-Token-aware Pruning方法，通过识别并抑制semantically uninformative tokens，提升细粒度视频理解性能，在多种基准测试中表现优异。
Comments ECCV 2026
PhyGDPO: 物理感知的分组直接偏好优化以实现物理一致的文本到视频生成
机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Meta BizAI（Meta商业人工智能）
AI总结 提出PhyAugPipe构建大规模物理增强数据集PhyVidGen-135K，并设计PhyGDPO框架，利用分组Plackett-Luce模型和物理引导奖励机制，实现物理一致的文本到视频生成。
Comments ECCV 2026
VLA 知道自己的极限：机器人策略的自适应执行视界
机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Cisco Research（思科研究）
AI总结 针对流式视觉-语言-动作模型中执行视界影响性能的问题，提出 AutoHorizon 方法，通过分析注意力权重动态估计每块动作的执行视界，提升机器人操作任务性能。
Comments ECCV 2026. Project page at https://hatchetproject.github.io/autohorizon/
360Anything: 图像和视频的无几何约束360°生成
机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； University of Toronto（多伦多大学）
AI总结 提出无几何约束框架360Anything，基于预训练扩散Transformer，以数据驱动方式学习透视到等距柱状投影映射，无需相机元数据，实现图像和视频到360°全景的高质量生成，并引入循环潜在编码消除拼接伪影。
Comments ECCV 2026. Project page: https://360anything.github.io/
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