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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。
热门论文 热门议题 高校表现 企业表现 过往报道
人工智能

GThinker——线索引导再思考,解决多模态大模型的视觉惯性问题 | CVPR 2026

GThinker 提出了 Cue-Rethinking(线索再思考)机制,赋予 MLLM 主动标记关键视觉线索并在发现不一致时自动触发重审的能力,从根本上缓解视
 陈淑瑜 2026/04/28 17:16
人工智能

MeanFuser——基于MeanFlow的快速单步多模态轨迹生成端到端自动驾驶 | CVPR 2026

MeanFuser 正是针对这一核心矛盾提出的解决方案,通过引入 MeanFlow Identity 和高斯混合噪声引导,实现了高效率与高质量的统一
 陈淑瑜 2026/04/28 16:29
人工智能

RefTON & NAMI——多模态生成双剑合璧,虚拟试衣与轻量化图像生成 | CVPR 2026

引入服装上身参考图作为视觉指引,通过双阶段训练策略和多条件输入适配,实现仅凭人物原图加目标服装图两张输入的极简试衣
 陈淑瑜 2026/04/27 18:52
人工智能

SplatHLoc——特征高斯泼溅驱动的高精度视觉重定位 | CVPR 2026

入选 CVPR 2026 的论文 SplatHLoc 提出了一个新思路:利用特征 3D 高斯泼溅在场景中“凭空”生成一个离查询图像最近的虚拟视点。
 陈淑瑜 2026/04/24 18:38
人工智能

GAIR Paper 073| 中山大学郭裕兰团队:数据充足却训练失败,多智能体到底卡在哪丨CVPR 2026

MangoBench:评估多智能体在多目标任务中协作能力的离线基准。
 郑佳美 2026/04/22 15:14
人工智能

GAIR Paper 072| 上交大 x vivo 团队:一个简单改动,让 diffusion 全面提升丨CVPR 2026

C²FG:利用 score 差异实现动态引导控制的生成方法。
 郑佳美 2026/04/22 15:04
人工智能

GAIR Paper 071| 清华段岳圻团队论文:从调参数到做控制,文生图迎来一次方法论升级丨CVPR 2026

CFG-Ctrl:将不稳定的扩散模型引导机制转化为可控动态系统,实现更稳定、更精准文生图生成。
 郑佳美 2026/04/22 14:57
人工智能

GAIR Paper 070| 东南大学耿新团队:模型不是不会做,而是被「挤掉了能力」丨CVPR 2026

ESM:阻断子空间干扰,实现多任务能力稳定共存。
 郑佳美 2026/04/22 14:44
人工智能

GAIR Paper 069| 西湖大学张驰团队:不重训,也能让视频生成更长更稳丨CVPR 2026

FreeLOC:一种面向长视频生成的分层自适应推理校正方法。
 郑佳美 2026/04/22 14:28
人工智能

GAIR Paper 068| 西湖大学张驰团队:从视觉合成到空间理解,视频 AI 正在「转向」丨CVPR 2026

WorldForge:一种实现相机轨迹可控的视频生成方法。
 郑佳美 2026/04/22 14:19
人工智能

GAIR Paper 067| 港中文薛天帆团队:实现 4K 全景视频生成,普通视频也能「长出空间」丨CVPR 2026

CubeComposer:一种基于时空自回归的360°视频生成框架,兼顾清晰度、连
 郑佳美 2026/04/09 17:56
人工智能

GAIR Paper 066| 中山大学梁小丹团队论文:让视频生成从「看起来真实」到「物理上正确」丨CVPR 2026

ProPhy:一种让视频生成同时具备视觉真实和物理合理能力的方法。
 郑佳美 2026/03/30 14:53
人工智能

GAIR Paper 065| 西湖大学王东林团队论文:机器人需要“通古今,知未来”丨CVPR 2026

HiF-VLA:一种利用运动信息建模时间,让机器人实现连续决策的视觉-语言-动作模型。
 郑佳美 2026/03/24 11:39
人工智能

GAIR Paper 064| 西交大 x A*STAR 论文:让 AI 学会「保持一致」,多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026

PaCo-RL:基于成对奖励与强化学习的图像一致性生成方法。
 郑佳美 2026/03/24 11:33
人工智能

GAIR Paper 063| 港大赵恒爽团队论文:让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026

GDRO:一种通过组级奖励排序优化扩散模型生成能力的后训练方法。
 郑佳美 2026/03/20 16:33
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