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Through Van Gogh's Eyes: Global Style Transfer with Diffusion Model

透过梵高的眼睛：基于扩散模型的全局风格迁移

Jeongha Lee, Yujin Kim, Ghazanfar Ali, Suhyun Kim, Jae-In Hwang

机构 * Korea Institute of Science and Technology（韩国科学技术研究院） ； University of Science and Technology（科技大学） ； Korea University（高丽大学） ； Gachon University（嘉泉大学） ； Kyung Hee University（庆熙大学） 纠错

AI总结 该研究针对现有艺术图像合成方法难以捕捉艺术家全局风格的问题，提出多对一的全局风格迁移范式及对应的全局风格引导、内容对齐引导方法，在WikiArt上验证了其在风格保真度等指标上的优势。

Comments Published at ECCV 2026

SAF3R: Dynamic Sparse Attention for Feed-Forward 3D Reconstruction Transformers

SAF3R：用于前馈3D重建Transformer的动态稀疏注意力

Jianing Deng, Yuanzhe Li, Jialu Wang, Song Wang, Tianlong Chen, Huanrui Yang, Jingtong Hu

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； Tongji University（同济大学） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

AI总结 研究前馈3D重建Transformer，分析其全局注意力模式，提出SAF3R框架，集成稀疏注意力机制、离线头部分析和在线适应策略，在保持质量同时提高稀疏率加速端到端速度。

Comments ECCV 2026. Updated related work

NaLA: A 3D Native LLM Layout Agent for High-quality 3D Scene Generation

NaLA: 一种用于高质量3D场景生成的原生3D LLM布局代理

Cheng Wan, Yongsen Mao, Wenzheng Wu, Yuxuan Xie, Chucheng Xiang, Runze Wang, Xiang Zhang, Zhongyuan Liu, Rushi Dai, Yuan Liu

AI总结 提出NaLA，一种原生3D LLM布局代理，通过直接编码3D边界和资产到LLM中，采用粗到细预测机制，解决文本-3D模态差距导致的布局不合理问题，在生成质量和推理效率上优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://adamcwan.github.io/NaLA/. Code: https://github.com/adamcwan/NaLA-code

Learning to Recover Task Experts from a Multi-Task Merged Model

从多任务合并模型中恢复任务专家

Jinwook Jung, Taegyu Kim, Kumju Jo, Sungyong Baik

AI总结 提出ReTeX框架，通过预测参数偏移来撤销多任务合并中的参数干扰，从单个合并检查点恢复任务专家性能，并利用SVD子空间签名实现无路由器的任务识别，在视觉和NLP领域恢复超过95%的个体专家性能，同时提升对未见任务的泛化能力。

Comments ECCV 2026

RadarGen: Automotive Radar Point Cloud Generation from Cameras

RadarGen：从摄像头生成汽车雷达点云

Tomer Borreda, Fangqiang Ding, Sanja Fidler, Shengyu Huang, Or Litany

机构 * Technion（技术学院） ； MIT（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

AI总结 RadarGen通过扩散模型从摄像头图像生成逼真的雷达点云，结合BEV对齐的深度、语义和运动线索，提升雷达生成的物理合理性与多模态模拟能力。

Comments ECCV 2026. Project page: https://radargen.github.io/

The N-Body Problem: Parallel Execution from Single-Person Egocentric Video

N体问题：从单人物体中心视频进行并行执行

Zhifan Zhu, Yifei Huang, Yoichi Sato, Dima Damen

机构 * University of Bristol（布里斯托尔大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

AI总结 提出N体问题，从单人物体中心视频预测N人并行执行任务，通过结构化提示策略引导视觉语言模型推理3D环境、物体使用和时间依赖，在EPIC-Kitchens和HD-EPIC数据集上显著提升动作覆盖率并降低冲突。

Comments accepted at ECCV Workshop, project webpage: https://zhifanzhu.github.io/ego-nbody

EvDiff: Event-Based Video Reconstruction using One-Step Diffusion Models

EvDiff：高质视频与事件相机

Weilun Li, Lei Sun, Ruixi Gao, Qi Jiang, Yuqin Ma, Kaiwei Wang, Ming-Hsuan Yang, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； INSAIT ； UC Merced（加州大学默塞德分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 EvDiff通过基于事件的扩散模型和替代训练框架，从单色事件流生成高质量彩色视频，提升视频生成的保真度和现实感。

Comments Replacement note: This manuscript has been transferred from the CVPR format to the ECCV 2026 format, with the corresponding title and template updated accordingly. The technical content remains largely unchanged from the previous version. (Current version: 21 pages, 6 figures, and 3 tables.) Accepted by ECCV 2026