在复杂的城市场景中，HERMES 不仅能准确预测未来三秒的车辆与环境动态（如红圈中标注的货车），还能对当前场景进行深度理解和问答（如准确识别出 “星巴克” 并描述路况）。
近年来，扩散模型在图像与视频合成领域展现出前所未有的生成能力，为人脸生成与编辑技术按下了加速键。特别是一张静态人脸驱动任意表情、姿态乃至光照的梦想，正在走向大众工具箱，并在三大场景展现巨大潜力
当前先进制造领域的产线良率往往超过 98%，因此异常样本（也称为缺陷样本）的搜集和标注已成为⼯业质检的核⼼瓶颈，过少的异常样本显著限制了模型的检测能⼒，利⽤⽣成模型扩充异常样本集合正逐渐成为产业界的主流选择，但现有⽅法存在明显局限
近年来，扩散模型（Diffusion Models）凭借出色的生成质量，迅速成为图像、视频、语音、3D 内容等生成任务中的主流技术。从文本生成图像（如 Stable Diffusion），到高质量人脸合成、音频生成，再到三维形状建模，扩散模型正在广泛应用于游戏、虚拟现实、数字内容创作、广告设计、医学影像以及新兴的 AI 原生生产工具中。
只需一段视频，就可以直接生成可用的4D网格动画？！来自KAUST的研究团队提出全新方法V2M4，能够实现从单目视频直接生成高质量、显式的4D网格动画资源。
PhysRig是UIUC与Stability AI联合提出的首个面向角色动画的可微物理绑定框架。通过将刚性骨架嵌入弹性软体体积，并使用Material Point Method（MPM）进行可微分物理模拟，PhysRig能够自然还原皮肤、脂肪、尾巴等柔性结构的变形过程，显著提升角色动画的真实感，解决传统LBS无法克服的体积丢失与变形伪影问题。
户外SLAM的尺度漂移问题，终于有了新解法！ 香港科技大学（广州）的研究的最新成果：S3PO-GS，一个专门针对户外单目SLAM的3D高斯框架，已被ICCV 2025接收。
本文第一作者操雨康，南洋理工大学MMLab博士后，研究方向是3D/4D重建与生成，人体动作/视频生成，以及图像生成与编辑。
近日，ICCV 2025（国际计算机视觉大会）公布论文录用结果，理想汽车共有 8 篇论文入选，其中 3 篇来自基座模型团队。
多模态大模型通常是在大型预训练语言模型（LLM）的基础上扩展而来。尽管原始的 LLM 并不具备视觉理解能力，但经过多模态训练后，这些模型却能在各类视觉相关任务中展现出强大的表现。
