ECCV

Policy-based Tuning of Autoregressive Image Models with Instance- and Distribution-Level Rewards

基于策略的自回归图像模型实例和分布级奖励调优

Orhun Bugra Baran, Melih Kandemir, Ramazan Gokberk Cinbis

机构 * Middle East Technical University (METU)（中东部技术大学） ； University of Southern Denmark（南部丹麦大学） 纠错

AI总结 本文提出一种轻量级强化学习框架，通过将基于标记的自回归合成视为马尔可夫决策过程，结合分布级LOO-FID奖励和实例级CLIP/HPSv2奖励，提升图像生成的质量和多样性。

Comments Accepted at the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2026. This version includes the appendix

RoboStream: Weaving Spatio-Temporal Reasoning with Memory in Vision-Language Models for Robotics

RoboStream: 用记忆融合时空推理提升视觉语言模型在机器人中的应用

Yuzhi Huang, Jie Wu, Weijue Bu, Ziyi Xiong, Gaoyang Jiang, Ye Li, Kangye Ji, Shuzhao Xie, Yue Huang, Chenglei Wu, Jingyan Jiang, Zhi Wang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； YXGN Robotics（YXGN机器人） ； China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 RoboStream通过时空融合令牌和因果时空图实现持久记忆，解决机器人长时间任务中的几何锚定和状态追踪问题，提升长期任务表现。

Comments Accepted by ECCV 2026

Any to Full: Prompting Depth Anything for Depth Completion in One Stage

任何到完整：提示深度任何物以完成深度估计的一阶段

Zhiyuan Zhou, Ruofeng Liu, Taichi Liu, Weijian Zuo, Shanshan Wang, Zhiqing Hong, Desheng Zhang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； JD Logistics（京东物流） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 Any2Full提出一种单阶段深度完成框架，通过尺度提示适应预训练MDE模型，提升鲁棒性和效率，优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026

Robust Self-Supervised Cross-Modal Super-Resolution against Real-World Misaligned Observations

鲁棒的自监督跨模态超分辨率对抗真实世界错位观测

Xiaoyu Dong, Jiahuan Li, Ziteng Cui, Naoto Yokoya

机构 * The Univsrsity of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（理化学研究所） 纠错

AI总结 RobSelf通过自监督方法实现鲁棒的跨模态超分辨率，通过误对齐感知的特征翻译和内容感知的参考滤波器提升性能和效率。

Comments ECCV 2026. Supp: https://drive.google.com/file/d/1fqTYuSY7Qp7PFHiHViZs7y6lz6Bws7ws/view?usp=sharing

White Aggregation and Restoration for Few-shot 3D Point Cloud Semantic Segmentation

用于少样本3D点云语义分割的白色聚合与恢复

Jiyun Im, SuBeen Lee, Miso Lee, Jae-Pil Heo

机构 * Sungkyunkwan University（全州大学） 纠错

AI总结 研究少样本3D点云语义分割，针对现有方法问题，提出基于注意力机制的白色聚合与恢复模块（WARM），解决分布差距，生成有效原型，在多个数据集上取得良好性能，证明其在确定性原型生成中的有效性。

Comments Accepted to ECCV 2026. 22 pages, 6 figures