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刚刚,ECCV最佳论文出炉,李飞飞获时间检验奖

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机器之心
关注AI的
2026-09-10
机器之心编辑部几个小时前,ECCV 公布了今年度的最佳论文奖等奖项。ECCV(European Conference on Computer Vision,欧洲计算机视觉国际会议)是计算机视觉(CV)领域的世界三大顶级会议之一,在 AI 和计算机科学界享有极高的学术声誉与影响力。今年的大会于 9 月 8-12 日在瑞典的马尔默举办。今年的 ECCV 论文有效投稿数量为 10473 篇,2834 篇论文被接收,中稿率 27.1%,163 篇进入 oral,比例为 1.6%。此外,根据统计,国内作者已成为 E
机器之心编辑部

几个小时前,ECCV 公布了今年度的最佳论文奖等奖项。

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ECCV(European Conference on Computer Vision,欧洲计算机视觉国际会议)是计算机视觉(CV)领域的世界三大顶级会议之一,在 AI 和计算机科学界享有极高的学术声誉与影响力。今年的大会于 9 月 8-12 日在瑞典的马尔默举办。

今年的 ECCV 论文有效投稿数量为 10473 篇,2834 篇论文被接收,中稿率 27.1%,163 篇进入 oral,比例为 1.6%。

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此外,根据统计,国内作者已成为 ECCV 的大头。

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不过更令人关注的还是那些被认可的研究。

最佳论文奖

本年度的最佳论文奖给到了来自伦敦帝国学院的《Heat Kernel Textures -- the Geodesic Gaussians That Do Not Splat》,两位一作 Simone Foti 和 Caner Korkmaz 分别是该校的博士后研究者与博士生。

获奖理由:「表彰其在表面纹理表示方面做出的简洁而新颖的贡献:用非欧几里得流形上基于热扩散的测地高斯,取代了标准的 UV 映射和高斯泼溅。评审委员会指出,该方案优雅,且其潜力远不止于论文本身。」

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  • 论文标题:Heat Kernel Textures -- the Geodesic Gaussians That Do Not Splat

  • 论文地址:

  • 作者团队:Simone Foti ⋅ Caner Korkmaz ⋅ Stefanos Zafeiriou ⋅ Tolga Birdal

该研究提出了一种新的 3D 纹理表示方法 Heat Kernel Textures,简称 HKTex。其借鉴 3D Gaussian Splatting 用大量 Gaussian 表示视觉信息的思路,但不再把 Gaussian 放在 3D 欧氏空间里,而是直接把类似 Gaussian 的“热核”贴在物体的 Mesh 表面上。

传统 3D 模型通常用 UV Mapping 来贴纹理,也就是先把一个三维表面「摊平」成二维图,再在这张图上存颜色。这种方式用了几十年,但一直存在几个问题:展开会产生变形、接缝 seam、不同区域分辨率不一致,而且 UV 图上会有大量空白区域,浪费显存和存储空间。复杂模型还需要在接缝处复制顶点。

HKTex 的做法则是完全不要 UV Map。

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可以把它想象成:在模型表面放置数千个「彩色斑点」,每个斑点类似一个 Gaussian 顺着曲面沿测地线扩散。数学上,作者使用的是 anisotropic heat kernel(各向异性热核),可以视为「曲面空间里的 Gaussian」。因此即使表面发生弯曲,这个纹理 primitive 也会自然跟着表面弯,而不会像普通 3D Gaussian 那样悬浮到模型外面。

虽然方法受到 Gaussian Splatting 启发,但该方法实际上并不进行 splatting。渲染时光线先与 Mesh 相交,然后在交点位置动态计算附近 heat kernels 对纹理颜色的贡献,因此它可以直接集成进可微分的 physically based r

来源:机器之心

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