WACV

HDR Reconstruction Boosting with Training-Free and Exposure-Consistent Diffusion

通过无训练和曝光一致的扩散实现HDR重建增强

Yo-Tin Lin, Su-Kai Chen, Hou-Ning Hu, Yen-Yu Lin, Yu-Lun Liu

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国家阳明交通大学） ； MediaTek Inc.（联发科公司） 纠错

AI总结 通过无训练和曝光一致的扩散技术提升HDR重建效果，增强过曝区域的图像质量并保持多曝光一致性。

Comments WACV 2026. Project page: https://github.com/EusdenLin/HDR-Reconstruction-Boosting

Countering Multi-modal Representation Collapse through Rank-targeted Fusion

通过秩目标融合对抗多模态表示崩溃

Seulgi Kim, Kiran Kokilepersaud, Mohit Prabhushankar, Ghassan AlRegib

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出Rank-enhancing Token Fuser框架，通过提升有效秩对抗多模态表示崩溃，验证了深度与RGB融合的平衡性，并在动作预测任务中取得显著性能提升。

Comments Accepted in 2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)

Subtle Motion Blur Detection and Segmentation from Static Image Artworks

从静态图像艺术品中检测和分割细微运动模糊

Ganesh Samarth, Sibendu Paul, Solale Tabarestani, Caren Chen

机构 * Amazon Prime Video（亚马逊Prime视频） 纠错

AI总结 本文提出SMBlurDetect，通过生成高质量运动模糊数据集和端到端检测器，实现多粒度零样本检测，提升静态图像中细微运动模糊的检测与分割性能。

Comments InProceedings of the Winter Conference on Applications of Computer Vision 2026

Narrating For You: Prompt-guided Audio-visual Narrating Face Generation Employing Multi-entangled Latent Space

为你叙述：基于多纠缠潜在空间的提示引导音频视觉叙述面部生成

Aashish Chandra, Aashutosh A, Abhijit Das

机构 * Machine Intelligence Group, Department of CS&IS, BITS Pilani, Hyderabad Campus, India（机器智能组，计算机科学与信息学系，比斯汉学院海得拉巴校区，印度） ； Georgia Institute of Technology, USA（佐治亚理工学院，美国） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于多纠缠潜在空间的音频视觉叙述面部生成方法，通过合成静态图像、语音档案和目标文本来生成逼真的说话面孔。

Comments To appear in the Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2026. Presented at Poster Session 1