Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

GeoNVS: Geometry Grounded Video Diffusion for Novel View Synthesis

GeoNVS: 基于几何的视频扩散模型用于新视角合成

Minjun Kang, Inkyu Shin, Taeyeop Lee, Myungchul Kim, In So Kweon, Kuk-Jin Yoon

机构 * KAIST, South Korea（韩国科学技术院） ； Luma AI, USA（Luma AI（美国）） 纠错

AI总结 提出GeoNVS，通过高斯溅射特征适配器将扩散特征提升为3D高斯表示，增强几何保真度和相机可控性，在新视角合成任务上超越现有方法。

Comments The code will be available at https://sites.google.com/view/minjun-kang/geonvs-eccv26 (ECCV 2026)

FMA-Net++: Motion- and Exposure-Aware Joint Video Super-Resolution and Deblurring

FMA-Net++：运动与曝光感知的联合视频超分辨率与去模糊

Geunhyuk Youk, Jihyong Oh, Munchurl Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； CMLab, Chung-Ang University（中央大学CMLab） 纠错

AI总结 提出非循环序列级框架FMA-Net++，通过层次细化双向聚合块实现并行处理与长时域建模，引入曝光时间感知调制层处理曝光依赖模糊，在合成数据上训练达到SOTA性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://kaist-viclab.github.io/fmanetpp_site/

When few labeled target data suffice: a theory of semi-supervised domain adaptation via fine-tuning from multiple adaptive starts

当少量标注目标数据足够：基于多自适应起点微调的半监督域适应理论

Wooseok Ha, Yuansi Chen

机构 * Department of Mathematical Sciences, KAIST（韩国科学技术院数学科学系） ； Department of Mathematics, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院数学系） 纠错

AI总结 本文在结构因果模型下研究半监督域适应，提出三种干预模型对应的最优方法及多自适应起点微调算法，证明目标标签复杂度仅依赖于干预维度而非环境维度。