期刊&会议
European Conference on Computer Vision · 会议 · Computer Vision
基于语义注入的通用图像免疫方法抵御基于扩散模型的图像编辑
机构 * POSTECH（浦项科技大学） ； GIST（光州科学技术院） ； Yonsei University（延世大学）
AI总结 提出首个通用对抗扰动框架，通过语义注入使扩散模型误解输入图像，抑制原始内容，从而有效阻断未经授权的编辑，在通用扰动设置下优于基线，并具备黑盒迁移性。
Comments ECCV 2026
Magic-MM-Embedding: 面向视觉令牌高效的多模态大语言模型通用嵌入
机构 * Honor Device Co., Ltd., China（荣耀终端有限公司，中国）
AI总结 提出Magic-MM-Embedding，通过视觉令牌压缩架构和多阶段渐进训练策略，在通用多模态嵌入中实现高效率和最先进性能。
Comments Accepted by ECCV 2026
GryphOne: 面向离线手写数学表达式识别中结构细化的符号感知掩码扩散
机构 * Preferred Networks, Inc.（Preferred Networks公司） ； Kyushu University（九州大学）
AI总结 提出离散扩散框架GryphOne，将HMER重构为迭代符号细化而非序列生成，通过符号感知分词和随机掩码互学习提升鲁棒性，在MathWriting上达到5.51% CER和59.9% EM，超越所有重实现模型和商业系统。
Comments ECCV 2026
病理学组合检索的组织病理学多模态嵌入
机构 * The University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校）
AI总结 提出HOMIE框架，将生成式多模态大语言模型适配为病理检索专家，解决组合查询中的架构、任务和领域不匹配问题，在病理组合检索基准上显著优于现有方法。
Comments Accepted by ECCV 2026
PanoGrounder: 利用全景场景表示桥接2D和3D，实现基于VLM的3D视觉定位
机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Robotics Lab, Hyundai Motor Company（现代汽车公司机器人实验室） ； Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（浦项科技大学）
AI总结 提出PanoGrounder框架，通过多模态全景表示与预训练2D VLM结合，实现强泛化能力的3D视觉定位，在ScanRefer和Nr3D上取得最优结果。
Comments ECCV 2026
SONIC: 用于一致性修复的噪声谱优化
机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind）
AI总结 提出一种无需训练的修复方法，通过谱域优化初始噪声样本，使通用文本到图像模型适用于修复任务，在少量优化步骤后超越现有技术。
Comments Accepted at ECCV 2026
RoadBench: 在城市道路场景下对多模态大语言模型进行细粒度空间理解与推理的基准测试
机构 * Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（清华大学电子工程系、北京信息科学与技术国家研究中心） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图）
AI总结 针对城市复杂场景中多模态大语言模型在细粒度空间理解与推理能力上的不足，提出RoadBench基准，包含8个任务、3040个测试用例，通过鸟瞰图和第一人称视角图像评估模型性能，揭示现有模型在此类任务上的显著缺陷。
Comments Accepted by ECCV 2026, the code and data are publicly available at: https://github.com/tsinghua-fib-lab/RoadBench
VisReason: 面向视觉思维链推理的大规模数据集
机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Boston University（波士顿大学） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室）
AI总结 为解决多模态大模型缺乏大规模视觉思维链数据的问题，构建包含48.9万样本的VisReason数据集及专家级子集VisReason-Pro，通过微调Qwen2.5-VL模型显著提升逐步视觉推理准确性与泛化能力。
Comments ECCV Camera Ready, project page: https://y-research-sbu.github.io/VisReason/
连续推测解码用于自回归图像生成
机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统实验室） ； JD.COM Inc（京东集团股份有限公司） ； China Tower Corporation Limited（中国铁塔股份有限公司）
AI总结 提出连续推测解码方法，通过近似准则、去噪轨迹对齐和接受-拒绝采样，加速连续视觉自回归模型，实现2倍以上加速且保持生成质量。
Comments ECCV 2026
Affogato: 基于大规模自动数据生成的开词汇可操作区域定位
机构 * Pohang University of Science and Engineering (POSTECH)（浦项科技大学） ； SqueezeBits ； RLWLRD
AI总结 提出Affogato框架，通过自动化流程生成750K 3D可操作区域热力图与自然语言查询对，解决数据瓶颈，实现开词汇可操作区域定位，并验证其跨架构迁移能力。
Comments ECCV 2026, Project page: https://junha-l.github.io/affogato/
一次学习，随处编辑：扩散模型的视觉方向迁移
机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
AI总结 提出ViDiT框架，通过从图像编辑对中学习连续编辑方向，实现无需微调的零样本图像属性编辑，在保持输入保真度的同时实现精确、可扩展的属性控制。
Comments ECCV 2026, Project page: http://vidit-edit.github.io
通过CLIP实现分类器无关的零样本对抗攻击检测
机构 * Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院）
AI总结 提出A4D框架，利用CLIP的提示相似度分数，在完全黑盒零样本设置下检测对抗攻击，无需攻击或分类器先验知识。
Comments Accepted to ECCV 2026
重新思考边缘上的持续异常检测：在现实工业条件下进行基准测试
机构 * University of Houston（休斯敦大学）
AI总结 针对现有持续异常检测方法在评估、比较和边缘部署约束上的不足，提出统一基准和训练无关方法DINOSaur，在多种协议下超越所有现有方法，并在边缘设备上实现快速推理和适应。
Comments Accepted to ECCV 2026
StreamGVE: 无需训练的视频编辑通过少步流式视频生成
机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； McMaster University（麦马斯特大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大 CIFAR 人工智能主席）
AI总结 本文提出StreamGVE，一种基于噪声到数据视角的视频编辑方法，通过引入双分支快速采样和自注意力桥接以及交叉注意力接地/增强，实现了高效的视频编辑，能够在少步设置中优于现有方法。
Comments ECCV 2026. Project Page: https://dsl-lab.github.io/StreamEdit/
AirZoo: 一种用于地面几何3D视觉的统一大规模数据集
机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
AI总结 本文提出AirZoo数据集，通过可扩展生成流程、全面场景多样性和丰富的几何标注，解决无人机感知中复杂视角变换和环境条件的挑战，验证其在三维重建和图像检索中的有效性。
Comments ECCV 2026. Project page: https://nudt-sawlab.github.io/AirZoo/
URoPE: 在几何空间中实现通用的相对位置嵌入
机构 * Applied Intuition（应用直觉） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 URoPE扩展了RoPE，使模型能在不同视角或维度的几何空间中处理位置信息，适用于多任务如视图合成、3D检测等，提升模型在几何推理中的表现。
Comments Accepted by ECCV 2026. Code is available: https://urope-pe.github.io/
Match-Any-Events: 零样本跨大基线事件相机运动鲁棒特征匹配
机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Archimedes, Athena RC（Archimedes，Athena RC）
AI总结 本文提出首个零样本事件匹配模型，通过运动鲁棒且高效的注意力骨干网络和稀疏感知事件token选择，实现跨数据集大基线对应。实验显示比现有方法提升37.7%。
Comments Accepted to ECCV 2026
Journal ref Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026
面向动态环境的通用机器人操作
机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei Technologies Co. Ltd（华为技术有限公司）
AI总结 本文提出DOMINO数据集与基准，通过实验评估现有VLA模型，提出PUMA架构提升动态感知能力，实现动态任务中的高成功率。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://h-embodvis.github.io/DOMINO/
视频推理模型是否已准备好走向户外？
机构 * NTU Singapore（新加坡国立大学） ； Korea University（韩国大学）
AI总结 本文提出ROVA框架，通过时空腐蚀建模提升模型鲁棒性，并引入PVRBench基准测试真实环境扰动下的性能，验证了ROVA在准确性和推理质量上的显著提升。
Comments Project Page: https://robust-video-reason.github.io/, accepted by ECCV 2026
SMART: 在什么情况下扩展推测树实际上是有价值的？
机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学）
AI总结 SMART系统通过运行时树构建优化，提升生成速度，通过边际效益-成本分析，在不同硬件和批量规模下实现平均20%的额外加速。
Comments Accepted by ECCV 2026
基于本体感知和多接触触觉的物理 grounded 的 3D 生成重建在手部遮挡下
机构 * Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院）
AI总结 本文提出了一种多模态、物理 grounded 的方法，用于在严重手部遮挡下进行度量尺度的无遮挡物体重建和姿态估计，通过本体感知和多接触触觉信号提升重建精度和物理一致性。
Comments 29 pages, 10 figures, Accepted to ECCV 2026
E-VLA：事件增强的视觉-语言-动作模型用于暗光和模糊场景
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Hunan University（湖南大学）
AI总结 E-VLA通过事件流中的运动和结构线索提升暗光和模糊场景下的操控鲁棒性，利用事件驱动感知增强视觉-语言-动作模型的性能。
Comments Accepted to ECCV 2026. Code and dataset will be available at https://github.com/JJayzee/E-VLA
TORA：基于拓扑的3D形状组装表示对齐
机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（ETH人工智能中心）
AI总结 TORA通过拓扑优先的表示对齐框架，利用预训练3D编码器的关联结构提升3D形状组装的对齐效果，通过余弦匹配和CKA损失增强拓扑对齐，实现更快收敛和更高精度。
Comments Accepted to ECCV 2026
GUIDE：通过实时网络视频检索和即插即用标注解决GUI代理的领域偏见
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； State Key Laboratory for General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，北京通用人工智能研究院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学）
AI总结 GUIDE通过实时网络视频检索和即插即用标注框架，解决GUI代理的领域偏见问题，通过视频语义分析和自动化标注流程提升代理对特定应用的操作流程和UI布局的理解，实验表明其在多代理系统和单模型代理中均能提升性能。
Comments Accepted to ECCV 2026. 30 pages: 15-page main paper followed by supplementary material as an appendix (Sections A-F). Project page: https://sharryXR.github.io/GUIDE/
SpectralSplats: 通过谱矩监督实现鲁棒的可微跟踪
机构 * Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； NVIDIA（英伟达）
AI总结 提出SpectralSplats框架，通过将优化目标从空间域转移到频率域，利用全局复正弦特征（谱矩）构建全局吸引域，解决3D高斯泼溅跟踪中因严重错位导致的梯度消失问题，并设计频率退火策略实现从全局凸性到精确空间对齐的平滑过渡。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://avigailco.github.io/SpectralSplats/
DetPO：基于多模态大语言模型的上下文学习用于少样本目标检测
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Roboflow
AI总结 提出DetPO，一种无需梯度的测试时优化方法，通过最大化少样本视觉训练示例上的检测精度并校准预测置信度，优化文本提示，提升多模态大语言模型在少样本目标检测中的性能。
Comments This work has been accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026. Project Page: https://ggare-cmu.github.io/DetPO/
3D高斯溅射的即插即用感知优化
机构 * Apple（苹果公司） ； Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院）
AI总结 针对3DGS依赖像素级损失导致模糊的问题，提出正则化Wasserstein损失WD-R，通过大规模人类主观实验验证其在纹理恢复和感知指标上的优势，并推广到多种框架和场景压缩任务。
Comments Accepted as a conference paper at ECCV'26. Project page: https://apple.github.io/ml-perceptual-3dgs
事件驱动视频生成
机构 * William & Mary（威廉与玛丽学院）
AI总结 提出事件驱动视频生成（EVD），通过轻量级头部预测令牌级事件活动，并利用事件门控采样在交互区域集中更新，以修正对象交互错误，提升状态持久性、空间准确性和接触稳定性。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project webpage: https://evd-project-website.pages.dev
AR-CoPO: 利用对比策略优化对齐自回归视频生成
机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； Vivix Group Limited（Vivix集团有限公司） ； HKUST（香港科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； CPII under InnoHK（InnoHK下的CPII）
AI总结 提出AR-CoPO框架，通过分叉机制构建邻域候选、分块级对齐和半在线训练策略，解决流式自回归视频生成中RLHF对齐难题，提升跨域泛化与人类偏好对齐。
Comments ECCV 2026
通过语义探索发现视觉提示
机构 * Sony Group Corporation（索尼集团公司） ； Pohang University of Science and Technology（浦项科技大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学）
AI总结 提出SEVEX算法，通过抽象思想空间和语义反馈自动探索任务级视觉提示，提升LVLM图像感知能力。
Comments Accepted to ECCV 2026, project page: https://jaechang.dev/projects/SEVEX/
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