2026年，大厂们不再比谁的GPU多，而是比谁的算法更聪明。 作者丨陈淑瑜 编辑丨岑 峰 一个在2026年越来越难以回避的问题是：如果H100全面断供、电费账单直线飙升、训练一次大模型的成本足以买下一家创业公司，大模型的故事还讲得下去吗？ 也许顶级学术会议的论文能给大家一个新的启发。 今年的CVPR收到了四千余篇投稿，其中一个清晰的信号正在浮现：大厂不再比拼GPU数量，而是较量如何把GPU用...

3D 视觉正从重建生成，走向空间理解、动态模拟与工程化应用。 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 2026，一个更清晰的趋势正在浮现：模型正在被要求理解图像背后的三维世界。 二维图像只是现实世界在某个视角下的投影，真正困难的地方不在于生成一张看起来合理的画面，而在于模型能否理解物体的空间结构、相机运动、材质光照、物理...

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代，从而...

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。 但从今年 ...

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局...

【封面图片来源：网站名中国科学院自动化研究所，所有者：MeanFuser】一、研究背景 端到端自动驾驶近年来取得了飞速进展，生成模型在多模态轨迹规划中展现出巨大潜力。现有基于锚点引导的生成方法能有效刻画驾驶行为的不确定性并提升整体性能，但存在一个内在矛盾：这类方法依赖离散锚点词汇表，并要求其在测试阶段充分覆盖轨迹分布以保证鲁棒性，从而在词汇规模与模型性能之间引入不可调和的权衡——词汇太少则覆...

一、研究背景 多模态生成是计算机视觉最活跃的研究方向之一。虚拟试衣（Virtual Try-on）是电商零售核心场景，但传统方法严重依赖人体姿态识别、图像分割等辅助模型，流程冗长，外部误差累积明显；生成质量上，面料质感失真、蕾丝花纹丢失、透明材质处理困难等问题长期困扰用户体验，制约了商业落地。RefTON 开创性地引入服装上身参考图作为视觉指引，仅需人物原图与目标服装图，就能实现高保真的虚拟...

很多人第一次觉得图像生成模型已经足够强，往往是在它能快速画出一张看上去不错的图的时候。但真正开始频繁使用之后，又会慢慢发现另一面。 比如做一张活动主视觉，前几次生成里主体、色调、氛围都对了，可一放大细节就会发现手部、材质、边缘关系经不起看。再比如给一篇文章配封面，模型明明理解了主题，却总在最后呈现时把重点元素放错位置，或者让画面风格和语义之间出现轻微但难以忽视的偏差。 这正是当前生成式 AI...

很多人在使用文生图工具时都会遇到类似的情况，输入一段很清晰的描述，希望画面中人物站在左边、动物在右边，或者希望海报上出现一段完整可读的文字，但生成结果却常常让人失望。 要么位置关系混乱，要么文字变形，要么整体画面看起来不自然。继续调整参数，有时结果会更接近描述，但画面质量却明显下降，颜色变得奇怪，结构开始扭曲。反复尝试之后，往往需要生成十几张甚至几十张图，才能勉强挑出一张可用的。 这种既想让...

过去一段时间，AI 视频最让人惊艳的，往往都是前几秒。人物状态自然，光影氛围到位，动作也足够流畅，很容易让人产生一种感觉，视频生成已经离真正可用不远了。 但行业越往前走，问题也越清楚，真正难的从来不是做出一小段漂亮画面，而是能不能把这种质量稳定地延续下去。一旦视频时长被拉长，很多模型就会开始慢慢失稳，人物、场景和动作表面上还在延续，内部却已经出现细节漂移和时序松动。 这也是为什么，今天 AI...