期刊&会议
European Conference on Computer Vision · 会议 · Computer Vision
语言引导的Transformer分词器用于人体运动生成
机构 * Transsion Ltd.（Transsion有限公司） ； Chongqing University of Technology（重庆理工大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； Shenzhen Graduate School（深圳研究生院）
AI总结 提出语言引导分词器LG-Tok，在分词阶段对齐语言与运动，产生紧凑高层语义表示，结合Transformer注意力机制实现高效运动生成，在HumanML3D和Motion-X上达到SOTA。
Comments Accepted by ECCV 2026
通过修补UV空间高斯建模的一次前馈360度可动画化头像
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zeekr Automobile R&D Co., Ltd（Zeekr汽车研发有限公司）
AI总结 提出一种基于UV空间高斯建模的一次前馈框架，利用预训练3D GAN的先验知识修补缺失区域，实现360度全头可动画化头像的高质量重建与实时动画。
Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://shaelynz.github.io/fhavatar/
直接扩散分数偏好优化：通过逐步对比策略对监督
机构 * Dept. of CSE, Korea University（韩国大学计算机科学与工程系） ； NVIDIA
AI总结 提出DDSPO方法，通过对比策略对直接监督反向去噪步骤，无需奖励建模或人工标注，在文本-图像对齐和美学质量任务上优于现有方法。
Comments Accepted to ECCV 2026
PPTArena: 一个用于PowerPoint编辑的基准测试
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 提出PPTArena基准，包含2125张幻灯片的1300+人工编辑任务，并设计PPTPilot智能体通过结构感知的规划-编辑-验证循环，在复合、布局敏感和跨幻灯片编辑上超越强基线10个百分点以上。
Comments ECCV 2026
面向扩散模型的局部感知持续遗忘学习
机构 * Indian Institute of Technology Hyderabad（印度海得拉巴印度理工学院） ； Sony AI（索尼人工智能） ； Sony Group Corporation（索尼集团）
AI总结 提出局部感知持续遗忘框架，通过局部感知目标选择和局部感知回放机制，解决扩散模型在连续概念移除中的性能崩溃问题，在10步顺序遗忘中保持高相关保留和通用保留。
Comments Accepted to ECCV 2026
生成树自回归视觉生成
机构 * Yonsei University（延世大学） ； Korea Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； LG AI Research（LG人工智能研究） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Seoul National University（首尔国立大学）
AI总结 提出生成树自回归（STAR）建模，通过均匀生成树的遍历顺序在保持采样性能的同时提供灵活序列顺序，支持图像编辑。
Comments Published as a main conference paper at ECCV 2026
MedRepBench：医学报告解读的综合基准
机构 * Baidu Inc.（百度公司）
AI总结 提出MedRepBench基准，包含1925张去标识中文医学报告图像，评估端到端视觉语言模型在报告字段结构化提取和患者友好解释上的性能，并提供GRPO对齐基线提升字段召回率6%。
Comments ECCV 2026 (main conference)
分而治之：多模态世界模型的解耦表示对齐
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； CSU（中南大学） ； ZJU（浙江大学） ； CUHK（香港中文大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
AI总结 提出M²-REPA方法，通过解耦扩散模型中间表示中的模态特定特征并与对应的专家基础模型对齐，实现多模态视频生成中多种基础模型先验的充分利用，显著提升视觉质量和长期一致性。
Comments Accepted to ECCV 2026
可解释性感知的视锥攻击：揭示基于LiDAR的3D目标检测器中的结构脆弱性
机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校）
AI总结 提出可解释性引导的对抗分析方法，通过SALL方法生成通用显著性图，并设计EFA攻击，仅扰动最关键的视锥区域，在KITTI和nuScenes上使检测召回率下降超15个百分点，同时减少25-50%的扰动视锥数。
Comments European Conference on Computer Vision (ECCV), September 2026
PoseShield: 用于人体自碰撞解析的神经碰撞场
机构 * Purdue University（普渡大学） ； LightSpeed Studios（LightSpeed工作室） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 针对SMPL人体姿态估计中的自碰撞问题，提出在姿态空间直接定义神经碰撞约束，通过Eikonal正则化优化求解，实现95.8%的碰撞修复成功率。
Comments ECCV 2026. Code: https://github.com/lzhyu/PoseShield
显式逻辑通道用于验证和增强用于零样本任务的前沿多模态大语言模型
机构 * Institute for Infocomm Research (I$^2$R)（信息通信研究所） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科技研究局） ； Singapore（新加坡）
AI总结 本文提出显式逻辑通道用于验证和增强多模态大语言模型在零样本任务中的性能，通过显式逻辑推理提高模型的可解释性和可信度。
Comments Accepted to ECCV 2026
利用被动场景声音和真实世界视频进行音频-视觉相机姿态估计
机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
AI总结 本文提出一种结合方向到达谱和双耳嵌入的音频-视觉框架，用于真实世界视频中的相机姿态估计，在视觉信息受损时表现出鲁棒性。
Comments ECCV 2026
从多视角捕获中大规模高质量3D高斯头部重建
机构 * Apple（苹果公司）
AI总结 HeadsUp通过高效编码器-解码器架构实现大规模多视角捕获下高质量3D高斯头部重建，利用UV参数化高斯体实现与输入图像数量和分辨率解耦，支持高分辨率输入图像训练，取得最佳重建质量并能泛化到新身份。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project website: https://apple.github.io/ml-headsup/
REALM：一种RGB和事件对齐的潜在流形用于跨模态感知
机构 * University of Toronto, Robotics Institute（多伦多大学机器人研究所） ； University of Toronto, Department of Computer Science（多伦多大学计算机科学系）
AI总结 REALM通过将事件表示投影到预训练的RGB基础模型潜在空间，实现跨模态感知，利用LoRA技术解锁冻结RGB主干的几何和语义先验，实现零样本应用复杂解码器。
Comments Accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV), Malmö, SE, 2026
DriveVA: 视频动作模型是零样本驱动器
机构 * University of Twente（特温特大学） ； Xiaomi EV（小米电动汽车） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bath（巴斯大学）
AI总结 DriveVA提出了一种新的自动驾驶世界模型，通过共享潜在生成过程联合解码未来视觉预测和动作序列，提升跨数据集和传感器配置的泛化能力，减少碰撞率和误差。
Comments Accepted to ECCV 2026. 30 pages, 12 figures, 11 tables
Salt：基于缓存感知训练的自一致分布匹配用于快速视频生成
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Vivix Group Limited（Vivix集团有限公司）
AI总结 本文提出Salt方法，通过自一致分布匹配和缓存感知训练，提升低推理预算下的视频生成质量，兼容多种KV缓存机制。
Comments Accepted by ECCV 2026
摩尔视频认证：一种对抗AI视频生成的物理签名
机构 * Boston University（波士顿大学）
AI总结 本文提出基于物理现象的视频认证方法，利用摩尔效应产生独特的视觉特征，通过分析视频中摩尔条纹的相位和位移关系，区分真实与AI生成视频。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project page and code: https://yuanqing-ai.github.io/physical_video_signature/
通过动态知识空间实现自动驾驶的去混淆终身学习
机构 * Tongji University（同济大学）
AI总结 本文提出DeLL框架，结合DPMM与因果推理的front-door调整机制，构建动态知识空间以解决自动驾驶中的灾难性遗忘和知识迁移问题，并引入进化轨迹解码器提升规划能力。
Comments Accepted by ECCV 2026
GaussianGPT：迈向自回归3D高斯场景生成
机构 * Technical University of Munich, Germany（德国慕尼黑工业大学）
AI总结 本文提出GaussianGPT，一种基于Transformer的自回归模型，通过逐词预测生成3D高斯分布，实现可控的3D场景生成，支持逐步构建场景并支持完成、外推等操作。
Comments Project page: https://nicolasvonluetzow.github.io/GaussianGPT/ - Project video: https://youtu.be/zVnMHkFzHDg - Accepted at ECCV 2026
UniDrive-WM：面向自动驾驶的统一理解、规划和生成世界模型
机构 * Bosch Research North America & Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI)（博世北美研究院与博世人工智能中心） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学）
AI总结 提出UniDrive-WM，一个基于VLM的统一世界模型，联合执行场景理解、轨迹规划和未来图像生成，在Bench2Drive上轨迹误差降低7.3%，碰撞率降低10.4%。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://unidrive-wm.github.io/UniDrive-WM
重新审视自回归模型用于生成式图像分类
机构 * Yandex Research（Yandex 研究）
AI总结 本文通过利用任意顺序自回归模型估计边缘化预测，解决了固定token顺序限制，使自回归生成分类器在性能上超越扩散模型，效率提升25倍。
Comments ECCV 2026
FUMO：先验调制扩散模型用于单图像反射去除
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
AI总结 提出FUMO扩散模型，通过从混合图像提取强度和高频先验，结合粗到细训练范式，实现空间自适应和结构保真的单图像反射去除。
Comments Accepted by ECCV 2026
SegFly：大规模航空RGB-热红外语义分割的数据集与2D-3D-2D范式
机构 * Fraunhofer Institute IVI（弗劳恩霍夫交通与基础设施系统研究所） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； MCML（慕尼黑机器学习中心） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Uni Cambridge（剑桥大学）
AI总结 针对航空RGB-T数据集规模小、标注成本高和对齐困难的问题，提出几何驱动的2D-3D-2D范式，通过少量RGB标注自动生成密集伪标签并实现跨模态对齐，构建含2万+RGB图像和1.5万+RGB-T对的SegFly基准，实验表明该范式有效提升分割性能。
Journal ref ECCV 2026
利用视频扩散先验的超低比特率图像压缩的下一帧解码
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
AI总结 提出一种超低比特率图像压缩新范式，通过定义紧凑锚帧作为中间状态，利用预训练视频扩散模型将解码转化为下一帧预测，在保持语义的同时丢弃高频细节，相比DiffC在CLIC2020上节省超50%比特率并实现5倍解码加速。
Comments Accepted by ECCV 2026
Interact3D: 交互式物体的组合3D生成
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Adobe ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 提出Interact3D框架，通过统一3D引导场景、两阶段组合流水线（全局到局部几何对齐和基于SDF的优化）以及闭环智能体修正策略，从单张图像生成物理合理的交互式3D组合物体，解决遮挡和空间关系保持问题。
Comments Accepted to ECCV 2026
Geo-ID: 测试时几何一致性用于跨视角一致本征分解
AI总结 提出Geo-ID框架，利用稀疏几何对应关系在测试时耦合单视角本征预测，实现跨视角一致分解，无需重训练或逆渲染。
Comments Accepted to ECCV 2026. Camera-ready version
SlowBA：针对基于VLM的GUI代理的高效后门攻击
机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院）
AI总结 提出SlowBA后门攻击，通过强化学习注入触发模式，诱导VLM-based GUI代理产生冗长推理链，显著增加响应延迟，同时保持任务准确性。
Comments Accepted by ECCV 2026. Codes and supplementary materials are in https://github.com/tu-tuing/SlowBA
基于扰动高斯集成的主动视角选择用于层析重建
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
AI总结 针对稀疏视角CT重建中视角选择问题，提出扰动高斯集成框架，通过不确定性建模和密度引导扰动选择最优视角，有效消除几何伪影。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://perturbed-gaussian-ensemble.cvmlgroup.web.illinois.edu/
扩散变换器超分辨率的频谱与轨迹正则化
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shenzhen Transsion Holdings Co., Ltd.（深圳传音控股股份有限公司）
AI总结 提出StrSR框架，通过非对称判别蒸馏和频率分布匹配策略，解决扩散变换器在真实图像超分辨率中的轨迹失配和周期性伪影问题，实现最先进性能。
Comments 15 pages, appears at ECCV 2026
AFFMAE: 在桌面硬件上实现高分辨率显微图像分割的可扩展视觉预训练
机构 * Department of Laboratory Medicine & Pathology, University of Washington（华盛顿大学检验医学与病理学系） ； Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington（华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院） ； Electrical Engineering & Computer Science, Oregon State University（俄勒冈州立大学电气工程与计算机科学系）
AI总结 提出AFFMAE框架，通过自适应离网格令牌合并实现分层预训练，在桌面硬件上以2倍预训练速度和减半内存达到与MAE相当的显微分割性能。
Comments ECCV 2026
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