视觉与视频

一篇新论文提出 VisionScreen，将语言建模中的 Screening 机制扩展到图像识别，让视觉 token 能显式排除低相关图像块。作者认为，这为 ViT 依赖 softmax 相对权重的特征聚合方式提供了另一种路径。

这篇 arXiv 论文提出一种结构感知的音乐到舞蹈生成框架，把编舞拆解为可解释的“原子动作”序列，再生成连贯的人体运动。相比只把动作看作连续信号的方法，它更强调节奏、结构和可控性。

一篇已被 ACM MM 2026 接收的论文提出 Peak-End-Net，将心理学中的“峰终定律”引入视频美学评价，让模型更关注视频中的高光时刻与结尾体验。

一篇 arXiv 新论文提出 TCA-Net，聚焦低光图像增强中“亮度—色度”双流重新融合的可靠性问题。其核心是用固定置信阈值替代传统 Top-K 稀疏注意力的固定配额选择。

PiVoT 提出一种基于变分推断的训练-free 多目标检测与跟踪框架，重点解决雷达点云中目标多、杂波重、数据稀缺时的实时处理难题。它无需外部聚类或检测器，可联合估计目标状态、形状、存在概率、数据关联与测量率。

一篇 arXiv 新论文提出 Spatial Texture-Atlas Splatting，将高频纹理从逐片元计算中解耦出来，烘焙进紧凑纹理图集。研究称该方法在保持高视觉质量的同时，最高可比 3DGS 快 5 倍，并支持消费级硬件实时 4K 60FPS 渲染。

RainDancer 面向雨天视频恢复，引入事件相机的高时间分辨率线索，并通过“先分解、再交互”的方式降低跨模态干扰。论文强调在 RGB 与事件流中分别拆分雨水和背景，再进行组件级融合。