ECCV

SubSplat: High-Resolution Pixel-aligned 3DGS via Sub-pixel Gaussian Reparameterization

SubSplat：通过亚像素高斯重参数化实现高分辨率像素对齐的3DGS

Jiun Lee, Jaekwang Kim, Sangmin Lee

机构 * AimFuture(c)（AimFuture公司） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； Korea University（韩国大学） 纠错

AI总结 研究像素对齐高斯渲染高分辨率与成本权衡问题，提出SubSplat方法，通过亚像素高斯重参数化器细分高斯并结合特征聚合提升质量，实验证明该方法能高效实现高保真渲染，解决了相关权衡问题。

Comments ECCV 2026 (Spotlight)

Prompt2Effect: Training-Free Image-to-Video Model Specialization via LoRA Generation

Prompt2Effect: 通过LoRA生成实现免训练图像到视频模型特化

Xiaomeng Yang, Yanyu Li, Gordon Guocheng Qian, Ivan Skorokhodov, Viacheslav Ivanov, Avalon Vinella, Xuan Zhang, Yanzhi Wang, Sergey Tulyakov, Anil Kag

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Snap Inc.（Snap公司） 纠错

AI总结 提出Prompt2Effect，一种权重驱动超网络，通过单次前向传播直接合成效果特定的LoRA权重，无需训练，在保持视频质量的同时将计算成本从56 GPU小时降至3.3秒。

Comments Accepted to ECCV 2026, project page: this https URL (https://xiaomeng-yang.github.io/Prompt2Effect)

DF3DV-1K: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Distractor-Free Novel View Synthesis

DF3DV-1K：用于无干扰新视角合成的大规模数据集与基准

Cheng-You Lu, Yi-Shan Hung, Wei-Ling Chi, Hao-Ping Wang, Charlie Li-Ting Tsai, Yu-Cheng Chang, Yu-Lun Liu, Thomas Do, Chin-Teng Lin

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） 纠错

AI总结 为弥补无干扰辐射场领域缺乏大规模真实世界数据集的空白，构建了包含1048个场景、每场景提供干净和杂乱图像集的DF3DV-1K数据集，并基于此基准测试了九种最新方法，识别出最鲁棒的方法和最具挑战的场景。

Comments ECCV 2026 Accepted

CFM: Language-aligned Concept Foundation Model for Vision

CFM：面向视觉的语言对齐概念基础模型

Kai Wittenmayer, Sukrut Rao, Amin Parchami-Araghi, Bernt Schiele, Jonas Fischer

机构 * Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息研究所） 纠错

AI总结 CFM提出一种语言对齐的概念基础模型，提供细粒度可解释的概念，提升视觉任务的解释能力，实现分类、分割和描述生成的高性能表现。

Comments Accepted as a Spotlight at ECCV 2026. Corrected inaccuracies in equation 3,4 and B.8. 58 pages