ECCV

Depth-Wise Probing and Pruning of the Planning Token in a Driving Vision-Language-Action Model

驾驶视觉-语言-动作模型中规划 token 的深度探测与剪枝

Harisankar Babu, Benjamin Coors, Christopher Lang, Hendrik Berkemeyer, Tamim Asfour, Simon Foell

机构 * Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

AI总结 本文针对驾驶 VLA 模型的规划 token，通过探测其 32 个解码器层的信号并剪枝部分层，在误差小幅增加下实现 1.33 倍解码器加速，验证了规划信息早期存在但格式适配问题。

Comments Accepted at the 6th DriveX Workshop (Foundation Models for Autonomous Driving), ECCV 2026. 14 pages, 8 figures, 4 tables

Representation-driven Endoscopic Visual Embedding Alignment for Latent Generation

面向隐空间生成的表征驱动型内窥镜视觉嵌入对齐

Francisco Caetano, Tim J. M. Jaspers, Haiko Middeljans, Martijn R. Jong, Rixta A. H. van Eijck van Heslinga, Floor Slooter, Albert J. de Groof, Jacques J. Bergman, Peter H. N. De With, Fons van der Sommen

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Amsterdam University Medical Centers（阿姆斯特丹大学医学中心） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

AI总结 本研究针对内窥镜生成模型的领域差距与计算成本问题，提出REVEAL模型，基于500万帧内窥镜数据训练，在多任务中性能优于同类模型，为临床智能工具开发提供基础。

Comments Accepted at the DCA-MI Workshop (ECCV 2026)

Soft Redaction of Image Provenance via Zero-Knowledge Proofs

通过零知识证明对图像来源进行软编辑

Muhammad Awan, John Collomosse

AI总结 针对图像来源透明度与隐私的冲突，提出基于零知识证明的软编辑方法，通过距离证明实现隐私保护，兼容C2PA且构建与验证效率较高。

Comments To appear at ECCV 2026 workshop on Privacy Fairness Accountability and Transparency in Computer Vision (PFATCV)

HRDiT: Training-Free High-Resolution Image Generation with Off-the-Shelf Diffusion Transformer Models

HRDiT：基于现成扩散Transformer模型的无需训练高分辨率图像生成

Yu Xue, Haoxuan Qu, Zhuoling Li, Hongbin Xu, Jianxiong Yin, Simon See, Hossein Rahmani, Jun Liu

机构 * Lancaster University（兰卡斯特大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； NVIDIA AI Tech Centre（英伟达AI技术中心） 纠错

AI总结 本研究针对现成DiT模型适配高分辨率图像合成的空间紊乱、生成时间长两大挑战，提出新方法，经实验验证其有效性，代码公开。

Comments Accepted by ECCV 2026

When One Modality Is Not Enough: Multimodal Sex and Life-Stage Classification of Red Deer from Aerial RGB-Thermal Video

当单模态不够时：基于航拍RGB-热红外视频的马鹿多模态性别与生命阶段分类

Hugo Markoff, Christoph Praschl, Ivan Ludoški, Sara Beery, Michael Ørsted, David C. Schedl

机构 * Aalborg University（奥尔堡大学） ； University of Applied Sciences Upper Austria（上奥地利应用科学大学） ； University of Novi Sad（诺威萨德大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 该研究以马鹿为对象，融合航拍RGB与热红外视频的自监督DINOv3特征，构建多模态分类流程，在四次飞行中实现26只个体25只的正确分类，提升了种群性别与生命阶段分类的鲁棒性，可自动化获取兽群结构数据。

Comments Accepted at the ECCV 2026 Workshop on Computer Vision for Ecology (CV4Ecology), archival proceedings track. 17 pages, 7 figures, 5 tables

Prune Once: Retraining-Free Task-Agnostic Pruning for Vision-Language Models

一次剪枝：面向视觉-语言模型的无需重训练的任务无关剪枝

Minseok Kang, Hyunwoo Kim, Chanyoung Kim, Minwoo Kim, Jaekoo Lee, Dahuin Jung

机构 * Chung-Ang University（中央大学） ； Soongsil University（崇实大学） ； Kookmin University（国民大学） 纠错

AI总结 本文提出名为PORTA的无需重训练的任务无关VLM剪枝框架，通过自适应稀疏分配实现高压缩下的竞争力性能，支持高效VLM压缩。

Comments Accepted to ECCV 2026

Do 3D Medical Foundation Models See Through MRI Artifacts? A Controlled Study of Representation Robustness

三维医学基础模型能看穿MRI伪影吗？一项关于表示鲁棒性的对照研究

Julia Anna Mielcarz, Daniel Klaaby, Mostafa Mehdipour Ghazi

机构 * Pioneer Centre for AI, University of Copenhagen（哥本哈根大学先锋人工智能中心） 纠错

AI总结 本文对照评估五种三维医学基础模型的表示鲁棒性，发现其鲁棒性与模型及伪影类型相关，部分模型对伪影更敏感，仅靠大规模预训练无法保证伪影不变性，需部署前评估鲁棒性。

Comments Accepted at the ECCV 2026 Workshop on Artificial Intelligence for Medical 3D Vision (AI4M3D)