WACV

S3-CLIP: Video Super Resolution for Person-ReID

S3-CLIP：基于视频超分辨率的人像重识别

Tamas Endrei, Gyorgy Cserey

机构 * Pázmány Péter Catholic University（帕梅尼·彼得天主教大学） 纠错

AI总结 S3-CLIP通过视频超分辨率技术提升轨迹质量，实现人像重识别的性能提升，特别是在跨视图条件下表现优异。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision Workshops (WACVW), VReID-XFD Challenge

From Prompts to Deployment: Auto-Curated Domain-Specific Dataset Generation via Diffusion Models

从提示到部署：通过扩散模型实现自动定制的领域特定数据集生成

Dongsik Yoon, Jongeun Kim

机构 * HDC LABS（HDC实验室） 纠错

AI总结 本文提出通过扩散模型生成领域特定合成数据集的方法，解决预训练模型与现实部署间的分布偏移问题，通过三阶段框架高效构建高质量可部署数据集。

Comments To appear in the Workshop on Synthetic & Adversarial ForEnsics (SAFE), WACV 2026 (oral presentation)

CasTex: Cascaded Text-to-Texture Synthesis via Explicit Texture Maps and Physically-Based Shading

CasTex：通过显式纹理映射和基于物理的着色进行级联文本到纹理合成

Mishan Aliev, Dmitry Baranchuk, Kirill Struminsky

机构 * HSE University（俄罗斯莫斯科高等经济大学） ； Yandex Research（Yandex研究） 纠错

AI总结 CasTex通过级联扩散模型实现文本到纹理合成，采用显式纹理参数化提升生成质量，优于现有优化方法。

Comments WACV'2026; v2: camera ready