3D 视觉

3DZip: Spatial-Aware Feature Diversity-Guided Token Compression for 3D Question Answering

3DZip：面向3D视觉问答的空间感知特征多样性引导的Token压缩方法

Changwoo Baek, Kyeongbo Kong

机构 * Pusan National University（釜山国立大学） 纠错

专题命中 其他3D视觉 ：3D vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文针对3D视觉问答中Token压缩忽略空间特性的问题，提出三阶段框架3DZip，在三个基准上以128个Token保留94.7%性能、提速1.92倍，优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://cvsp-lab.github.io/3DZip

MoWorld: A Flash World Model

MoWorld：一种快速世界模型

Team Moxin, Deyi Ji, Tianrun Chen, Xin Zhang, Jiale Yang, Qi Zhu, An Zhao, Zihao Xie, Han Wang, Xuanyi Liu, Yixiang Zhou, Pei Liu, Yi Tan, Cheng Chen, Dayi Zhu, Mingyu Wei, Hanjie Xu, Jun Liao, Siqi Li, Lingyu Lu, Hongye Fang, Hongming Tan, Youjiang Zhu, Taiyu Zhang, Zejian Li, Chaotao Ding, Zhipeng Liang, Wenxuan Song, Yi Li, Baochuan Yang, Xin Jiang, Ben Feng, Jingyuan Zou, Yanlin Liu, Rong Shi, Lingfeng Li, Liyi Yao, Lanyun Zhu, Yunhe Pan, Lingyun Sun

机构 * Moxin Technology（魔心科技） 纠错

专题命中 其他3D视觉 ：3D vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究旨在提升世界模型实用性与推理效率。提出MoWorld，基于3D原生数据引擎，有课程跨帧预训练等策略，能在NPU上达50 FPS实时交互，平均推理成本低，为世界模型大规模应用提供基础并展示多种应用。

Comments Project Page: https://moxin-tech.github.io/moworld/

Enriched text-guided variational multimodal knowledge distillation network (VMD) for automated diagnosis of plaque vulnerability in 3D carotid artery MRI

用于3D颈动脉MRI斑块易损性自动诊断的增强文本引导变分多模态知识蒸馏网络（VMD）

Bo Cao, Fan Yu, Mengmeng Feng, SenHao Zhang, Xin Meng, Yue Zhang, Zhen Qian, Jie Lu

机构 * department of Radiology and Nuclear Medicine, Xuanwu Hospital, Capital Medical University（放射医学与核医学科，宣武医院，首都医科大学） ； Beijing Key Laboratory of Magnetic Resonance Imaging and Brain Informatics（北京磁共振成像与脑信息学重点实验室） ； Beijing United Imaging Research Institute of Intelligent Imaging（北京智能成像联合研究院） 纠错

专题命中 其他3D视觉 ：3D vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对3D颈动脉MRI斑块易损性自动诊断难题，提出VMD网络，利用跨模态先验知识提升未标注图像诊断准确率，经内部数据集实验验证其有效性。