「视觉重建」共找到 762 篇相关文章
英伟达港大联手革新视觉注意力机制！GSPN高分辨率生成加速超84倍
香港大学与英伟达联合推出广义空间传播网络（GSPN）。它采用二维线性传播与“稳定性 - 上下文条件”，将计算量降低，保留图像空间连贯性。在多视觉任务刷新性能纪录，如高分辨率生成加速超84倍。
少量视角也能得到完整3D几何，即插即用的语义增强重建插件来了
现有神经隐式路线在样本稀疏时有跨视角对应不稳等问题。上海交通大学等团队提出SERES，将跨视角语义一致性作先验注入模型，以低成本解决歧义问题，在多场景提升重建质量。
一个模型统一4D世界生成与重建，港科大One4D框架来了
港科大研究团队提出 One4D 框架，可统一 4D 生成与重建，构造同步输出多模态的视频扩散模型，支持多种任务形态。其有 DLC、UMC 等亮点，用合成与真实数据混合策略训练，实验表现佳。
让VLM学会「心中有世界」：VAGEN用多轮RL把视觉智能变成「世界模型」推理机器
当前VLM智能体面对复杂视觉任务表现不佳，美国西北大学等机构联合研究成果VAGEN，提出创新强化学习框架，奖励正确思考过程，让VLM在行动前构建内部世界模型，效果超多款闭源大模型。
百度开源视觉理解模型Qianfan-VL！全尺寸领域增强+全自研芯片计算
今天百度智能云千帆推出全新视觉理解模型Qianfan - VL并全面开源，含3B、8B和70B三个版本，基于自研昆仑芯P800计算。它特点多、性能优，应用场景广，未来还将推新产业级模型。
VinciCoder：多模态统一代码生成框架和视觉反馈强化学习，数据代码模型权重已开源
中科院与美团团队推出 VinciCoder，打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域，通过两阶段策略统一多样化代码生成任务，在多基准测试中表现卓越，为领域研究提供新范式。
VGGT4D：无需训练，挖掘3D基础模型潜力，实现4D动态场景重建
香港科技大学（广州）与地平线研究团队提出 VGGT4D，无需训练，通过挖掘 Visual Geometry Transformer 注意力层运动线索，在动态物体分割等任务表现优异，为 4D 重建提供新思路。
中科院甩出多模态“核弹”！类GPT-4o多模态模型开源！支持语言-视觉-语音任意组合交互！
中国科学院计算技术研究所（ICTNLP）开源类GPT - 4o多模态模型Stream - Omni，支持文本、视觉和语音任意组合交互，核心是高效模态对齐技术，少量多模态数据即可训练，有多种使用场景。
挑战扩散自回归统治！字节提出视觉生成第三种路线，让模型像人类一样边画边改
五一期间字节商业化技术团队研发出新一代视觉生成模型，其底层架构是全新的第三条路——生成精炼网络GRN。它能让AI像人一样边画边改，解决了现有模型的问题，在多项基准测试中刷新SOTA记录。
告别评估乱象！首个视觉解释综合性基准发布，附人类真值 | KDD'25
埃默里大学团队推出首个视觉解释基准Saliency - Bench，构建8个任务的数据集，提供标准化评估流程与开源工具包，解决评估缺乏标准等问题，推动可解释AI向可靠、透明发展。