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CVPR 计算机视觉与模式识别会议

CVPR （计算机视觉与模式识别会议）是计算机视觉领域公认的顶级会议，我们聚焦其中的图像理解、三维重建、生成模型与底层视觉等核心议题。在这里，我们以精简、客观的方式梳理论文脉络，为视觉领域的研究者与从业者提供一份可靠的技术索引。

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CVPR 2026 Oral｜Google × TUM：LILA 想让每个像素都有自己的时空特征

LILA 盯的是一个很基础、但常常被绕开的点：视觉 foundation model 很强，但很多输出仍然是 patch-level feature。

陈淑瑜 2026/06/01 15:41

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CVPR26开源 | ClipGStream：首个同时支持大运动和长序列的4D重建框架，动态高斯重建新SOTA

ClipGStream一种全新的 Clip-Stream 混合动态重建框架，首次在统一框架中同时解决了长序列建模与大尺度运动重建难题。

陈淑瑜 2026/06/01 15:17

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CVPR 2026 Oral 最佳论文候选 | 浙大&蚂蚁提出 HTD-Refine：对齐高阶动力学，让单目人体动作恢复告别“滑步”与“抖动”

通过显式地预测并对齐这些高阶动力学特征，HTD-Refine 成功让单目视频恢复出的动作变得既丝滑又真实。

陈淑瑜 2026/06/01 15:13

人工智能

CVPR 2026｜不用 fine-tuning，也不用 SAM，DINOv3 能直接学会分割吗？INSID3 平均高 7.5 个点

INSID3 的分量在于，它不是只在一个 benchmark 上赢，而是在 semantic、part、personalized 三类任务里都把单 backbo

陈淑瑜 2026/06/01 15:07

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CVPR 26 | Waymo把行车记录仪变成自动驾驶传感器：长尾数据终于能进仿真了

Waymo 提出 Sensor2Sensor ，用 4D Gaussian Splatting 先把自家自动驾驶日志渲染成“行车记录仪视角”，再训练扩散模型把

陈淑瑜 2026/06/01 14:43

人工智能

CVPR-2026 Highlight | 机器人如何“知之为知之”！AbstainEQA：具身问答弃权能力基准重磅发布

南洋理工大学MARS Lab与NPL Lab联合打造首个具身问答弃权基准AbstainEQA，实测发现顶尖模型弃权能力仅达人类47%，为安全人机交互划定全新标准

陈淑瑜 2026/05/29 17:35

人工智能

【CVPR 2026】自-交叉注意力SCA，兼顾自身依赖与跨分支交互的增强特征，即插即用！

ParTY：富有表现力的文本到动作合成的部分指南

陈淑瑜 2026/05/29 16:28

人工智能

CVPR 2026 | 同济大学破解SNN追踪难题：SpikeTrack实现精度与能效双SOTA！

SpikeTrack不仅在SNN追踪器中达到了SOTA（目前最佳）水平，更在保证精度的前提下，将能耗降低至传统ANN追踪器的几十分之一。

陈淑瑜 2026/05/29 16:23

人工智能学术

GAIR Paper 092：CVPR 2026 图像编辑趋势梳理：从参考一张图，到融合整个视觉世界

复杂视觉关系成为生成模型的新考题。

郑佳美 2026/05/29 15:13

人工智能

研究成果｜CVPR 2026 面向隐私约束跨域语义分割的风格自适应泛化框架

当模型内部不可访问时，如何提升冻结语义分割模型的跨域泛化能力

陈淑瑜 2026/05/29 11:16

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CVPR 2026 Oral｜告别模型合并冲突！南大等提出OrthoReg：极简正交正则化，揭开任务算术的底层机制

竟是预训练模型的什么内在属性，或者任务向量的什么特征，促成了这种解耦？

陈淑瑜 2026/05/29 10:57

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CVPR 2026｜视频虚拟试穿新 SOTA！KeyTailor 虚拟换衣告别假质感，15K 高清数据集 ViT-HD 已经开源。

026 年 CVPR 最新接收的 KeyTailor，用一套关键帧驱动细节注入方案，不改动 DiT 主干、不加参、不降速，直接把服装动态细节、背景帧间一致性拉满

陈淑瑜 2026/05/29 10:53

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CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频，教会模型如何估计相机位姿

不用百万级 3D 标注，模型也能从普通驾驶视频中学会「自己是怎么动的」。Wayve 的 LA-Pose 试图把未标注视频里的运动信号，转化为自动驾驶系统所需的相

陈淑瑜 2026/05/29 10:40

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文献分享 | CVPR 2026 | Ultrasound-CLIP：让视觉-语言模型真正读懂超声图像与报告

对于超声这类高度依赖专业知识和细粒度属性判断的医学影像任务，将领域知识、诊断结构和语义关系显式融入预训练过程，是提升模型临床理解能力的重要方向。

陈淑瑜 2026/05/28 18:05

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CVPR'26重磅 | 港科大沈劭劼团队&华为DLWM：告别3D标注，3DGS双世界模型革新自动驾驶

DLWM在3D占用检测、4D占用预测以及运动规划等方面都取得了显著的性能提升。

陈淑瑜 2026/05/28 15:12

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