作者丨郑佳美****     编辑丨岑   峰 *                                                                                                               * 真正的室内空间智能，并不只是让机器认出画面里有一张桌子，而是让它理解真实三维物理空间内：...

    作者丨郑佳美****     编辑丨岑   峰 *                                                                                                               * 如果说过去几年的视觉 AI 主要是在回答“模型能不能看懂一张图”，那么到 CVPR 20...

2025 年到 2026 年，如果要问生成式 AI 领域最值得关注的研究方向，流匹配（Flow Matching） 是一个无法绕开的答案。 从去年起，这个名字开始频繁出现在顶会论文里、被工业界反复讨论、被拿来和统治了图像生成领域长达五年的扩散模型正面比较。 所谓流匹配，本质上是用常微分方程路径（ODE path）替代扩散模型的随机微分方程路径，让数据从噪声到图像的转变不再依赖数百步迭...

【封面图片来源：网站名微信公众号，所有者：机器之心】  一、背景   在多模态大模型飞速发展的今天，如何精准地将密集的"图像块（Patch）"表示与对应概念的"文本嵌入"对齐，依然是阻碍模型迈向更细粒度理解的"致命弱点"。研究团队在消融实验中发现了一个反直觉现象：通过块级别蒸馏出的小参数学生模型，在零样本分割等密集型图文对齐任务上，性能竟然大幅反超了规模巨大的教师模型！。 ...

过去几年，视觉生成与视觉理解领域的技术推进，整体上始终沿着一条相对明确的路径展开：当一套建模范式被验证有效之后，后续的大量工作往往都会围绕这套既有框架持续做模型扩容、训练增强、采样优化与局部模块修补，以此换取更高的性能上限。 无论是扩散生成、视频 world model，还是动作建模与视觉匹配，主流研究在很长时间里都更多表现为对既有系统的持续加固，而不是对底层假设本身的重新审视。 但从今...

如果回看过去十年的计算机视觉发展，其主线其实非常清晰：从早期以 ImageNet classification 为代表的“识别范式”，到以检测、分割为核心的“结构理解”，再到扩散模型推动的“生成范式”，视觉研究始终围绕一个核心目标展开——让机器更准确地“看见世界”。 然而，这一路径在近两年开始出现明显的边界：当模型已经可以在静态图像上达到接近甚至超过人类的感知水平时，“看得更准”本身，正在...

在过去几年中，视频生成技术取得了令人瞩目的进展。从基于扩散模型的方法到大规模视频基础模型，生成结果在视觉质量上已经逐渐逼近真实世界。然而，当我们进一步审视这些模型时，一个更本质的问题开始显现：它们究竟是在“理解世界”，还是仅仅在“拟合像素分布”？ 传统视频生成方法大多建立在 2D 图像空间之上，通过逐帧建模来合成动态内容。这种范式虽然在短时间尺度和视觉表现上表现出色，但也暴露出一系列根本性...

【封面图片来源：网站名中国科学院自动化研究所，所有者：GThinker】 一、研究背景  多模态大语言模型（MLLM）在文本推理领域已展现出强大的迭代反思能力，但在涉及复杂视觉场景的推理任务中，依然存在明显缺陷——研究团队将其定义为视觉惯性（Visual Inertia）现象：尽管 MLLM 在文本语境中擅长进行多轮迭代推理并修正错误，但在视觉推理过程中往往不加质疑地依赖最...

一、研究背景   大型视觉语言模型（VLM）虽然在2D图像理解和语言推理上表现优异，但在3D空间推理能力上存在明显短板——它们往往难以准确理解物体的相对位置关系、深度信息及3D几何结构，直接制约了其在机器人、自动驾驶等具身智能场景中的应用。 现有多模态融合方法主要存在两大问题：一是浅层融合（Early Fusion）仅在模型输入或早期阶段融合视觉与语言，难以在高层建立细粒度...

  一、研究背景   从视频中准确理解并重建人体3D运动是计算机视觉的重要研究方向，在体育赛事分析、VR/AR、人机交互以及医疗康复等领域具有广泛应用价值。然而，在真实复杂场景中，该任务仍面临三大严峻挑战： 首先是身份关联不稳定——多人交互时，频繁的遮挡和快速运动容易导致ID Switch，影响后续重建的一致性；其次是运动轨迹中断——视角变化和极端遮挡会造成目标跟踪丢失；第...