期刊&会议
European Conference on Computer Vision · 会议 · Computer Vision
基于注意力先验引导知识蒸馏的增强去噪粗到细红外小目标检测
机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
AI总结 提出一种粗到细的红外小目标检测框架ECFNet，通过粗阶段的区域二分类网络和去噪辅助训练抑制背景，细阶段的轻量检测器与注意力先验知识蒸馏提升精度，在三个数据集上优于现有方法。
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保真度与感知感知的局部隐式注意力用于任意尺度图像超分辨率
机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； MediaTek Inc.（联发科技股份有限公司）
AI总结 提出FPLIA框架，通过融合保真度导向特征与扩散管道，结合FPAM和FPSM模块，在任意尺度超分辨率中实现高感知真实度与重建精度。
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结构评估用于理解和指导离散令牌空间中的数据集蒸馏
机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学） ； TerraSense Analytics（TerraSense Analytics公司）
AI总结 本文通过离散视觉分词器分析令牌组成结构，提出结构评分衡量令牌组合充分性，发现平衡的令牌组成提升蒸馏数据集性能，并指导扩散模型的数据集蒸馏。
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FLM-Occ: 前向似然最大化用于高效室内占据预测
机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Shenzhen)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Shenzhen Key Laboratory of Robotics and Computer Vision（深圳市机器人视觉与感知重点实验室）
AI总结 针对现有方法在空区域产生虚假基元的问题，提出前向似然最大化框架，将占据预测建模为体素分布估计，通过最大化真实占据体素的似然来训练网络，实现高效准确的室内占据预测。
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来自预训练ViT的每补丁标量实现现实世界快速移动导航
机构 * NaverLabs Europe（NaverLabs欧洲）
AI总结 通过大规模真实世界导航实验，研究预训练视觉编码器在机器人导航中的关键组件，提出异构多教师蒸馏和瓶颈策略，发现可解释特征与可供性关联，并证明仅用RGB训练非最优。
Comments European Conference on Computer Vision -- ECCV 2026
Journal ref European Conference on Computer Vision -- ECCV 2026
Odoriko: 一种形状感知的多模态人体运动扩散框架
机构 * Sony Group Corporation（索尼集团公司） ； Sony AI（索尼人工智能）
AI总结 提出首个统一的多模态运动生成框架Odoriko，通过扩散模型将主体生物形态信息融入运动合成，支持文本、音乐、视频输入，并在形态缺失时联合估计与生成。
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SARIF: 用于鲁棒图像鉴别的 Segment Anything
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Inha University（仁荷大学电气与计算机工程系）
AI总结 提出SARIF框架，利用Segment Anything Model的提示架构和泛化能力，通过反馈引导掩码解码器和双编码器设计提取伪造痕迹，实现自动伪造定位，在跨数据集和图像退化下表现鲁棒。
Comments Accepted to ECCV 2026. Equal contribution: Dong-Hyun Moon and Ju-Hyeon Nam. Corresponding author: Sang-Chul Lee. Code: https://github.com/Inha-CVAI/SARIF_ECCV2026
TriMotion: 模态无关的摄像机控制用于视频生成
机构 * GIST（光州科学技术院） ； Huawei Noah's Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； Yonsei University（延世大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院）
AI总结 提出TriMotion框架，通过将视频、姿态和文本输入映射到共享运动嵌入空间，实现模态无关的摄像机控制视频生成，并引入潜在运动一致性目标，无需像素级解码即可准确跟随目标轨迹。
Comments ECCV Accepted
评估与增强遥感多模态大语言模型的否定理解能力
机构 * Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Central South University（中南大学）
AI总结 提出RS-Neg基准评估遥感MLLMs的否定理解，并设计NeFo方法通过测试时学习利用约5%未标注样本显著提升模型性能。
Comments ECCV 2026 Accepted
JanusMesh: 通过跨空间去噪实现快速零样本3D视觉错觉生成
机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学）
AI总结 提出一种无需训练的快速框架，通过跨空间双分支去噪和视图条件纹理合成，在3-5分钟内生成高真实感双语义3D视觉错觉，优于现有方法。
Comments ECCV 2026. Project page: https://siang1105.github.io/JanusMesh.github.io/
FrozenDrive: 零样本文本引导驾驶场景生成与数据增强的无参数冻结扩散模型
机构 * KAIST, Visual Intelligence Lab（韩国科学技术院视觉智能实验室）
AI总结 提出FrozenDrive框架，利用冻结的预训练扩散模型，通过知识保留的时空注意力实现多视图一致性和时间连贯性，无需微调即可生成恶劣天气下的驾驶场景，提升自动驾驶模型鲁棒性。
Comments Accepted to ECCV 2026
3D高斯溅射中保持几何结构的LiDAR-相机外参标定
机构 * Kyung Hee University（庆熙大学）
AI总结 针对LiDAR-相机标定中跨模态特征稀缺问题，提出通过多视图LiDAR深度监督和阻止光度梯度更新高斯空间参数来保持3DGS代理的度量几何，提升标定精度。
Comments Accepted to ECCV 2026. 15 pages (excluding references), 5 figures
Timage: 一种用于微调视觉语言模型的文本嵌入图像生成范式
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯贾维斯实验室） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
AI总结 提出Timage范式，通过约束薛定谔桥将查询文本作为排版覆盖层嵌入图像，以显式空间锚点引导模型关注，在不侵蚀骨干能力前提下提升细粒度空间推理性能。
Comments ECCV
NoiseTilt: 噪声倾斜反向核用于扩散奖励对齐
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； The University of Tokyo（东京大学）
AI总结 提出噪声倾斜反向核(NTRK)，通过将奖励梯度注入噪声项实现奖励引导采样，保持预训练反向核不变，每步仅需单样本，在奖励对齐任务中超越现有方法且不损失样本质量。
Comments ECCV 2026
DRIFT: 从鲁棒性差距到AI生成图像检测的不变流形
机构 * Samsung Research Institute, Bangalore, India（三星研究所，班加罗尔，印度）
AI总结 提出DRIFT方法，通过冻结视觉基础模型并学习真实图像的结构化不变流形，利用鲁棒和脆弱子空间分解及排序间隔实现AI生成图像检测，在未见生成器和分辨率上表现优异。
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