ECCV

Beyond Fixed Luminance: Towards Panchromatic and Orthochromatic Image Colorization

超越固定亮度：迈向全色与正色图像上色

Swarnim Maheshwari, Syed Imam Ali, Vineeth N. Balasubramanian

AI总结 该研究针对固定亮度图像上色系统在正色摄影输入下不可靠的问题，提出基于基础图像编辑模型的亮度无关框架，结合混合灰度目标训练，提升了正色输入上色的鲁棒性并减少色彩伪影。

Comments Accepted at ECCV 2026

Personalization as Inverse Planning: Learning Latent Design Intents for Agentic Slide Generation via Structural Denoising

个性化作为逆向规划：通过结构去噪学习智能幻灯片生成的潜在设计意图

Tianci Liu, Zihan Dong, Linjun Zhang, Haoyu Wang, Jing Gao, Emre Kiciman, Ranveer Chandra, Wei-Ting Chen

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University at Albany（奥尔巴尼大学） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 提出SPIRE框架，将页面级幻灯片个性化视为逆向规划问题，通过结构去噪和强化学习协作学习潜在设计意图，无需预设模板或用户详细指令。

Comments ECCV 2026

OpenVE-3M: A Large-Scale High-Quality Dataset for Instruction-Guided Video Editing

OpenVE-3M: 一种大规模高质量的指令引导视频编辑数据集

Haoyang He, Jie Wang, Jiangning Zhang, Zhucun Xue, Xingyuan Bu, Qiangpeng Yang, Shilei Wen, Lei Xie

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 OpenVE-3M是一个大规模高质量的指令引导视频编辑数据集，包含多种编辑类型，通过精心设计的数据管道生成，并展示了高效的5B模型在基准测试中的卓越性能。

Comments Accepted by ECCV'26. Project page: https://lewandofskee.github.io/projects/OpenVE

MicroAUNet: Boundary-Enhanced Multi-scale Fusion with Knowledge Distillation for Colonoscopy Polyp Image Segmentation

MicroAUNet：结合知识蒸馏的边界增强多尺度融合用于结肠镜息肉图像分割

Ziyi Wang, Yuanmei Zhang, Baoying Ye, Yimei Jiang, Leilei Gu, Suncheng Xiang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

AI总结 本文针对结肠镜息肉分割模型边界模糊或复杂度高的问题，提出轻量型MicroAUNet，结合深度可分离空洞卷积与通道-空间注意力块，辅以渐进式两阶段知识蒸馏，在低复杂度下实现先进分割准确率，适用于实时临床应用。

Comments Accepted to MedVidU @ ECCV 2026

Un-EVIMO: Unsupervised Event-Based Independent Motion Segmentation

Un-EVIMO：基于事件的无监督独立运动分割

Ziyun Wang, Jinyuan Guo, Kostas Daniilidis

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Archimedes, Athena RC（阿基米德、阿泰纳RC） 纠错

AI总结 本研究提出首个利用几何约束生成IMO伪标签的无监督事件框架，在EVIMO数据集上评估显示其IMO分割性能与监督方法相当，可处理任意非预定物体且易扩展至无昂贵标注的数据集。

Comments European Conference on Computer Vision 2024