学习模型已经具备很强的局部视觉先验，而 3D 几何可以帮助建立跨视角、长距离的全局一致性。二者如何结合，是 3D 视觉与空间智能中的重要问题。 编辑丨岑峰 在生成式 AI 的快速发展中，Sora 等视频和图像扩散模型（Diffusion Models）展示了很强的视觉生成能力。大规模 2D 数据让模型学到了丰富的视觉与语义先验，在单帧和局部视频生成上取得了显著进展。但当任务进一步要求多视角、...

来源：电子科技大学智能计算研究院 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/--mdskLsbu1aT3BkgV7kCg 2026年7月，国际多媒体领域顶级会议 ACM International Conference on Multimedia（ACM MM 2026）公布论文录用结果，电子科技大学智能计算研究院6篇论文被会议接收。以下为论文录用信息，排名不分先后。R...

告别模型拼贴套路，自回归与离散扩散的融合，正在开启 AI 的体验时代。 作者丨张璐 编辑丨岑峰 “理解”和“生成”真的无法在同一个模型底座中完美融合吗？不同于拼接独立模型的传统做法，NUS Show Lab 选择了一条更原生的架构路线：在单个 Transformer 中同时打通自回归预测与离散扩散生成。作为多模态领域的重磅成果，Show-o 系列不仅打破了模态壁垒，更将触角延伸至具身机器人决...

2D去噪范式在真实3D遮挡前失效，破局关键在于将物理机制转化为结构先验。 作者丨张璐 编辑丨岑峰 大模型在文本与 2D 图像上的狂飙，归功于互联网上近乎无穷的干净数据。但当 AI 试图跨越屏幕、理解真实的 3D 物理世界时，这套经验法则瞬间失效。真实扫描数据充斥着噪点与死角，物理遮挡造成的几何缺失既非随机发生，更无法用简单的去噪算法抹平。面对这一死结，多数团队选择用人工合成数据去“硬碰硬”，...