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...

一、研究背景 视觉重定位（Visual Relocalization）是机器人和自动驾驶的基础能力：当系统回到一个曾经建图的场景时，如何通过单张图像精准估计6自由度相机位姿。这一任务在弱纹理场景、图像数据库稀疏或视角变化剧烈时面临严峻挑战。现有方法存在三个核心痛点：一是图像稀疏瓶颈，数据库图像有限时，初始位姿检索和粗匹配精度下降明显；二是特征匹配局限，单一特征类型难以兼顾粗匹配的全局视角覆盖...

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的几何-语义关联；二是后...

一、研究背景3D 高斯泼溅（3DGS）凭借其高质量实时渲染能力，已成为新视角合成领域的主流方法。然而随着各类变体涌现，学术界面临一个困境：这些工作往往混杂了实现层面的工程优化与算法层面的创新，导致难以公平评估哪些改进真正有价值，学术比较缺乏统一基准。与此同时，3DGS 的训练耗时（通常30分钟以上）成为快速迭代实验的瓶颈，显存占用（12GB+）也限制了其在低资源环境下的应用。社区急需一个集成...

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；第三是重建结果不连续——传统逐...

很多人其实已经在不知不觉中接触到了多智能体协作带来的变化。 电商大促时，仓库里往往不是一台机器人在工作，而是一整组机器人同时分拣、运输、避让和交接。自动驾驶真正困难的地方，也不只是让一辆车学会开，而是让很多辆车在同一条路上彼此配合。现实中的很多复杂任务，本质上都不是单个智能体可以独立完成的，智能系统也是一样。 但现实世界并不会给这些系统太多试错机会。仓库机器人撞一次货架，工业机械臂装错一次零...

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...

你可能遇到过这样一种情况，一个模型原本只做一件事的时候表现很好，但一旦不断往里面加新任务，它反而开始变差了。不是彻底失效，而是变得不稳定，有些能力开始下降，有些结果开始波动。问题不在于模型不会，而在于它原本会的东西，被后来加入的任务“挤掉了一部分”。 这背后其实有一个很少被说清楚的问题。模型的能力并不是一块一块独立放进去的，而是共享同一套内部表示空间。简单理解，就是所有任务都在“用同一块地方...

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...