图像生成

WearWow: Native 2K Multi-Garment Virtual Try-On via Adaptive Token Packing and Preference Alignment

WearWow：通过自适应令牌打包和偏好对齐实现原生2K多服装虚拟试穿

Xujie Zhang, Runyan Du, Song Chang, Jiang Li, Dongliang Shao, Liping Wu, Wei Luo, Xiaochao Qu, Luoqi Liu, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Meitu Lab（美图实验室） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对原生2K多服装虚拟试穿难题，提出WearWow框架。用自适应2D令牌打包减轻内存爆炸，多维试穿奖励系统纠正纹理退化，还构建高质量数据集。实验证明该框架在原生2K多服装合成上达新水平，超越现有商业基线。

4DGS360: 360° Gaussian Reconstruction of Dynamic Objects from a Single Video

4DGS360：从单个视频中进行动态物体的360度高斯重建

Jae Won Jang, Yeonjin Chang, Wonsik Shin, Juhwan Cho, Nojun Kwak

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出4DGS360框架，通过3D原生初始化解决动态物体360度重建中的几何模糊问题，结合优化实现一致的4D重建，并引入iPhone360基准测试集验证方法有效性。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://jaewon040.github.io/4dgs360/

WorldPack: Dynamic Frame Compression for Long-context Video World Modeling

WorldPack：用于长上下文视频世界建模的动态帧压缩

Yuta Oshima, Yusuke Iwasawa, Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo, Hiroki Furuta

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对长上下文视频世界建模中时空一致生成的挑战，提出WorldPack视频世界模型，通过轨迹打包和几何选择机制，基于3D空间相关性动态分配压缩率，扩展有效上下文，在相关数据集上优于基线，提升空间推理任务表现。