Arxiv Computer Vision Papers - 2025-10-31

Executive Summary

Arxiv 计算机视觉每日报告执行摘要 (2025-10-30)

概述：

今日 Arxiv 计算机视觉论文主要围绕多模态学习、3D 视觉、视频理解与生成三大核心主题展开。显著趋势包括大型模型（LLMs/VLMs）在视觉任务中的深度融合、对更通用和鲁棒模型的需求，以及对数据、评估和基准的持续关注。

主要主题和趋势：

  1. 多模态与大型模型融合 (LLMs/VLMs)： 多篇论文探讨了大型语言模型和视觉语言模型在各种视觉任务中的应用，从目标检测、空间推理到视频理解。这表明领域正积极探索如何利用这些模型的强大泛化能力和世界知识。
  2. 3D 视觉与新表示： 3D Gaussian Splatting 作为一种新兴的3D表示方法，其影响和前景受到关注。这反映了对更高效、高质量3D重建和渲染技术的持续追求。
  3. 视频理解与生成： 视频作为一种复杂的数据形式，其理解（零样本推理、时间流向）和生成（通用运动生成、超分辨率）是重要的研究方向。对视频中运动和时间信息的建模是关键挑战。
  4. 基准与评估： 多篇论文提出了新的基准和评估方法，旨在更全面、更细致地衡量模型的性能，特别是在多模态推理、零样本能力和RAG（检索增强生成）方面。这强调了领域对严谨评估的重视。
  5. 通用性与泛化能力： “通用运动生成”、“零样本推理”等词汇频繁出现，表明研究人员正努力构建能够适应更广泛场景和任务的模型，而非仅限于特定数据集。

特别重要或创新论文：

  • "Emu3.5: Native Multimodal Models are World Learners" (Yufeng Cui et al.)： 这篇论文可能代表了多模态模型发展的一个重要里程碑，强调了原生多模态模型作为“世界学习者”的潜力。如果其提出的方法能有效提升模型的泛化能力和对世界知识的理解，将具有深远影响。
  • "All You Need for Object Detection: From Pixels, Points, and Prompts to Next-Gen Fusion and Multimodal LLMs/VLMs in Autonomous Vehicles" (Sayed Pedram Haeri Boroujeni et al.)： 这篇综述性论文全面探讨了目标检测的未来趋势，特别是多模态融合和LLMs/VLMs的应用，对自动驾驶领域具有指导意义。
  • "The Impact and Outlook of 3D Gaussian Splatting" (Bernhard Kerbl)： 作为对新兴3D表示方法的深入分析，这篇论文对于理解和应用3D Gaussian Splatting至关重要，可能预示着3D重建和渲染领域的新范式。

新兴研究方向或技术：

  • 多模态RAG (Retrieval-Augmented Generation)： CRAG-MM 基准的提出表明，将检索机制与多模态大型模型结合，以提高其知识获取和推理能力，是一个重要的研究方向。
  • 基于图的运动层次学习： HEIR 论文探索了利用图结构来建模运动的层次关系，这可能为更复杂、更自然的运动生成和理解提供新的思路。
  • 心理物理学驱动的评估： "Which Way Does Time Flow?" 论文提出了一种新颖的、基于人类感知（心理物理学）的评估方法，这可能促使我们重新思考和设计更符合人类认知的视觉-语言模型评估标准。

建议阅读全文的论文：

对于忙碌的研究人员，以下论文可能最值得优先阅读全文：

  1. "Emu3.5: Native Multimodal Models are World Learners" (Yufeng Cui et al.)： 如果您关注多模态大模型的最新进展和未来方向，这篇论文是必读。
  2. "All You Need for Object Detection: From Pixels, Points, and Prompts to Next-Gen Fusion and Multimodal LLMs/VLMs in Autonomous Vehicles" (Sayed Pedram Haeri Boroujeni et al.)： 对于从事目标检测，特别是自动驾驶领域的研究人员，这篇综述提供了全面的视角和前瞻性分析。
  3. "The Impact and Outlook of 3D Gaussian Splatting" (Bernhard Kerbl)： 如果您对3D视觉、新颖的3D表示方法或实时渲染感兴趣，这篇论文将提供关键见解。
  4. "Multimodal Spatial Reasoning in the Large Model Era: A Survey and Benchmarks" (Xu Zheng et al.)： 对于关注多模态推理和空间理解的研究人员，这篇综述和基准论文提供了全面的背景和评估工具。

本次报告揭示了计算机视觉领域在多模态、3D和视频理解方面持续的快速发展，大型模型正成为推动这些进步的核心驱动力。

Table of Contents

  1. The Impact and Outlook of 3D Gaussian Splatting
  2. All You Need for Object Detection: From Pixels, Points, and Prompts to Next-Gen Fusion and Multimodal LLMs/VLMs in Autonomous Vehicles
  3. Emu3.5: Native Multimodal Models are World Learners
  4. Multimodal Spatial Reasoning in the Large Model Era: A Survey and Benchmarks
  5. Are Video Models Ready as Zero-Shot Reasoners? An Empirical Study with the MME-CoF Benchmark
  6. The Quest for Generalizable Motion Generation: Data, Model, and Evaluation
  7. HEIR: Learning Graph-Based Motion Hierarchies
  8. Which Way Does Time Flow? A Psychophysics-Grounded Evaluation for Vision-Language Models
  9. CRAG-MM: Multi-modal Multi-turn Comprehensive RAG Benchmark
  10. BasicAVSR: Arbitrary-Scale Video Super-Resolution via Image Priors and Enhanced Motion Compensation

Papers

The Impact and Outlook of 3D Gaussian Splatting

Authors: Bernhard Kerbl

Published: 2025-10-30

Categories: cs.CV, cs.GR

Abstract:

Since its introduction, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has rapidly transformed the landscape of 3D scene representations, inspiring an extensive body of associated research. Follow-up work includes analyses and contributions that enhance the efficiency, scalability, and real-world applicability of 3DGS. In this summary, we present an overview of several key directions that have emerged in the wake of 3DGS. We highlight advances enabling resource-efficient training and rendering, the evolution toward dynamic (or four-dimensional, 4DGS) representations, and deeper exploration of the mathematical foundations underlying its appearance modeling and rendering process. Furthermore, we examine efforts to bring 3DGS to mobile and virtual reality platforms, its extension to massive-scale environments, and recent progress toward near-instant radiance field reconstruction via feed-forward or distributed computation. Collectively, these developments illustrate how 3DGS has evolved from a breakthrough representation into a versatile and foundational tool for 3D vision and graphics.

Analysis:

好的，作为计算机视觉和机器学习领域的专家，我将为您提供Bernhard Kerbl撰写的论文“The Impact and Outlook of 3D Gaussian Splatting”的全面摘要。

论文摘要：3D Gaussian Splatting 的影响与展望

1. 主要问题或研究问题： 该论文旨在总结和展望3D Gaussian Splatting (3DGS)技术自引入以来在3D场景表示领域所带来的变革性影响。具体而言，它探讨了3DGS如何从一个突破性的表示方法演变为3D视觉和图形领域中多功能且基础性的工具，并识别了其在效率、可扩展性和实际应用方面的关键发展方向。

2. 关键创新或方法论贡献： 论文没有提出新的单一方法论，而是对3DGS生态系统中的一系列关键创新进行了综述和分类：

  • 资源受限下的3DGS (3DGS with Limited Resources)： 介绍了通过压缩（如剪枝、SH阶数自适应、量化）、预算感知训练（如限制模型增长、优化高斯分布）和算法优化来降低3DGS的内存和计算需求的方法，使其能在商品硬件、移动和Web平台部署。
  • 动态3D Gaussian Splatting (Dynamic 3D Gaussian Splatting, 4DGS)： 解决了静态3DGS无法处理非刚性运动场景的问题。关键贡献包括：
    • 时间连贯性： 引入了高斯基元的持久性和运动跟踪，而非每帧重新拟合。
    • 实时渲染： 将高斯提升到4D表示，并设计了能以交互速率渲染时空高斯的渲染器。
    • 可扩展性： 提出了多级时间高斯层次结构，以处理长时间的动态视频，通过时间复用和有界工作集来控制模型大小。
  • 3DGS的数学复杂性 (Mathematical Intricacies of 3DGS)： 深入探讨了3DGS的数学基础，包括：
    • 抗锯齿： 提出了Mip-Splatting、多尺度高斯表示和自适应3D平滑滤波器等方法，以解决缩放和分辨率变化导致的锯齿和采样不匹配问题。
    • 外观模型： 探讨了光传输的体渲染与光栅化权衡，澄清了3DGS外观模型的简化假设何时成立或失效。
    • 畸变误差： 分析了广角或外围视图中高斯投影的几何畸变，并提出了改进的投影方案和隐式校正层来减轻这些误差。
  • 3DGS用于虚拟现实 (3DGS for Virtual Reality)： 针对VR平台对渲染效率、内存限制和视场的要求，提出了专门的解决方案，如：
    • 注视点渲染 (Foveated Radiance Field Rendering)： 结合高分辨率神经点渲染（注视点区域）和低开销3DGS（外围区域），以优化性能而不牺牲感知质量。
    • 系统级优化： 通过稳定深度和可见性过渡、校正投影畸变和实现注视点光栅化器来提高渲染稳定性，消除VR体验中的伪影。
  • 即时3DGS重建 (Toward Instant 3DGS Reconstruction)： 探索了在数秒甚至更短时间内实现场景重建的方法，包括：
    • 前馈泛化： PixelSplat等方法通过神经网络直接预测高斯参数，实现从少量图像到实时重建。
    • 稀疏输入与快速推理： GS-LRM等模型利用Transformer从2-4张图像快速重建密集高斯基元。
    • 无姿态图像流与大规模场景： 提出了在捕获过程中进行快速姿态初始化、增量式高斯生成和聚类，实现无姿态图像流的近实时重建。
    • 实时直播： 针对体育赛事等动态、大规模场景，通过多摄像头输入、分布式处理和粗到细的演员/环境分离，实现交互式自由视点探索。

3. 主要结果及其意义： 论文总结了3DGS在以下几个方面取得了显著进展：

  • 效率和可扩展性： 3DGS已从最初的资源密集型方法发展为能够在各种硬件上高效运行，并能处理大规模和长时间的动态场景。
  • 视觉保真度： 通过对数学基础的深入理解和改进，3DGS在抗锯齿、外观建模和畸变校正方面取得了显著提升，提供了更高质量的渲染结果。
  • 实时交互性： 动态3DGS和即时重建技术使得3DGS能够捕获和渲染动态性能，并实现近乎实时的场景重建，极大地拓宽了其应用范围，尤其是在VR和直播领域。
  • 应用民主化： 资源受限下的3DGS使其能够部署在移动和Web平台，降低了实时辐射场渲染的门槛。

这些进展共同表明，3DGS已成为连接学习型3D表示和实时图形的关键技术，为高效、可扩展和可访问的3D场景捕获和渲染的未来奠定了基础。

4. 论文中提到的局限性： 论文主要以综述形式呈现，因此并未直接提出自身方法的局限性。然而，它通过讨论现有研究来间接指出3DGS在发展过程中面临的挑战和局限，例如：

  • 原始3DGS的资源需求： 初始版本的3DGS需要大量内存和计算资源，限制了其在商品硬件上的部署。
  • 静态场景假设： 经典3DGS假设场景是静态的，无法直接处理非刚性运动和动态变化。
  • 数学简化导致的伪影： 原始3DGS在体渲染理论上的简化导致了锯齿、外观建模不准确和外围视图畸变等伪影。
  • VR平台的严苛要求： VR对高帧率、立体渲染、大视场和低延迟有极高要求，原始3DGS难以直接满足。
  • 重建时间： 早期3DGS重建需要数分钟甚至数小时，限制了其在实时应用中的潜力。
  • 研究范围的广度： 论文提到，3DGS的研究领域已变得如此广阔，以至于单一的全面综述变得不可行，这本身也暗示了该领域仍有许多未解决的问题和挑战。

5. 潜在的未来研究方向： 论文通过总结现有进展，间接指出了未来的研究方向，主要包括：

  • 进一步的资源优化： 持续探索更高效的压缩、训练和渲染策略，以支持更广泛的设备和应用场景。
  • 更鲁棒和通用的动态场景表示： 发展能够处理更复杂、更长时间、更不可预测的动态场景的4DGS模型，并提高其在不同运动类型下的泛化能力。
  • 更精确的数学模型： 深入研究3DGS的数学基础，开发更精确的投影、外观和光传输模型，以消除剩余的伪影并提高渲染质量。
  • VR/AR的深度集成： 针对头戴式显示器的特定需求，进一步优化3DGS在渲染稳定性、延迟和感知质量方面的表现，使其成为VR/AR内容创建的核心技术。
  • 实时和即时重建的突破： 推动前馈网络和分布式计算在3DGS重建中的应用，实现从任意输入（包括无姿态图像流）到高质量3DGS场景的即时生成。
  • 可编辑性和语义理解： 论文提到3DGS作为“可编辑”的骨干，暗示了未来研究可能关注如何将语义信息融入3DGS，使其能够进行更高级别的场景理解和编辑操作。
  • 大规模环境的扩展： 进一步探索3DGS在处理超大规模场景（如城市尺度）时的可扩展性问题。

Key Findings:

  • Follow-up work includes analyses and contributions that enhance the efficiency, scalability, and real-world applicability of 3DGS.
  • In this summary, we present an overview of several key directions that have emerged in the wake of 3DGS.

Links:

All You Need for Object Detection: From Pixels, Points, and Prompts to Next-Gen Fusion and Multimodal LLMs/VLMs in Autonomous Vehicles

Authors: Sayed Pedram Haeri Boroujeni, Niloufar Mehrabi, Hazim Alzorgan, Ahmad Sarlak, Mahlagha Fazeli, Abolfazl Razi

Published: 2025-10-30

Categories: cs.CV

Abstract:

Autonomous Vehicles (AVs) are transforming the future of transportation through advances in intelligent perception, decision-making, and control systems. However, their success is tied to one core capability, reliable object detection in complex and multimodal environments. While recent breakthroughs in Computer Vision (CV) and Artificial Intelligence (AI) have driven remarkable progress, the field still faces a critical challenge as knowledge remains fragmented across multimodal perception, contextual reasoning, and cooperative intelligence. This survey bridges that gap by delivering a forward-looking analysis of object detection in AVs, emphasizing emerging paradigms such as Vision-Language Models (VLMs), Large Language Models (LLMs), and Generative AI rather than re-examining outdated techniques. We begin by systematically reviewing the fundamental spectrum of AV sensors (camera, ultrasonic, LiDAR, and Radar) and their fusion strategies, highlighting not only their capabilities and limitations in dynamic driving environments but also their potential to integrate with recent advances in LLM/VLM-driven perception frameworks. Next, we introduce a structured categorization of AV datasets that moves beyond simple collections, positioning ego-vehicle, infrastructure-based, and cooperative datasets (e.g., V2V, V2I, V2X, I2I), followed by a cross-analysis of data structures and characteristics. Ultimately, we analyze cutting-edge detection methodologies, ranging from 2D and 3D pipelines to hybrid sensor fusion, with particular attention to emerging transformer-driven approaches powered by Vision Transformers (ViTs), Large and Small Language Models (SLMs), and VLMs. By synthesizing these perspectives, our survey delivers a clear roadmap of current capabilities, open challenges, and future opportunities.

Analysis:

好的，这是一篇关于Sayed Pedram Haeri Boroujeni等人撰写的论文“All You Need for Object Detection: From Pixels, Points, and Prompts to Next-Gen Fusion and Multimodal LLMs/VLMs in Autonomous Vehicles”的全面摘要：

论文摘要：自动驾驶中多模态目标检测的下一代融合与LLMs/VLMs

1. 主要问题或研究问题： 该论文旨在解决自动驾驶（AVs）领域中目标检测面临的关键挑战。尽管计算机视觉（CV）和人工智能（AI）取得了显著进展，但该领域仍面临知识碎片化的问题，尤其是在多模态感知、上下文推理和协同智能方面。因此，核心研究问题是如何通过整合新兴范式（如视觉-语言模型（VLMs）、大型语言模型（LLMs）和生成式AI）以及先进的传感器融合策略，实现复杂多模态环境下的可靠目标检测，从而推动自动驾驶系统更安全、更智能的发展。

2. 关键创新或方法论贡献： 该综述论文通过以下几个方面做出了关键创新和方法论贡献： * 系统性传感器综述与融合策略： 论文全面回顾了自动驾驶车辆中使用的各种传感器（摄像头、超声波、激光雷达和雷达）及其融合策略，不仅强调了它们在动态驾驶环境中的能力和局限性，还探讨了它们与LLM/VLM驱动感知框架集成的潜力。 * 结构化自动驾驶数据集分类： 论文提出了一种新颖的自动驾驶数据集分类方法，超越了简单的集合，将数据集分为自我车辆、基础设施和协同数据集（例如V2V、V2I、V2X、I2I），并对数据结构和特性进行了交叉分析。 * 前沿检测方法分析： 论文深入分析了从2D和3D管道到混合传感器融合的尖端检测方法，特别关注由视觉Transformer（ViTs）、大型和小型语言模型（SLMs）以及VLMs驱动的新兴Transformer方法。 * 多模态AI整合： 论文强调了多模态AI（包括LLMs和VLMs）在增强上下文理解和提高检测精度方面的作用，通过融合来自不同传感器输入（视觉和空间线索）的数据来实现。

3. 主要结果及其意义： 该综述通过综合这些视角，为自动驾驶目标检测的当前能力、开放挑战和未来机遇提供了清晰的路线图。主要结果和意义包括： * 多模态融合的必要性： 论文强调，可靠的目标检测本质上是多模态的，需要平衡计算效率、环境适应性和语义丰富性。 * 新兴范式的潜力： LLMs和VLMs等新兴范式在语义理解、上下文推理和零样本检测方面展现出巨大潜力，能够处理传统模型难以解决的复杂或模糊情况。 * 性能提升： 融合方法（特别是2D-3D融合）在KITTI和NuScenes等数据集上表现出优于单一模态方法的性能，尤其是在车辆检测方面，这得益于结合了激光雷达的精确几何信息和摄像头的丰富语义细节。 * 对研究和实践的指导： 该综述为研究人员、从业者和开发人员提供了权威参考，旨在加速自动驾驶系统在安全性、可靠性和智能性方面的创新。

4. 论文中提到的局限性： 论文也坦诚地指出了当前方法的局限性： * 知识碎片化： 尽管有进展，但多模态感知、上下文推理和协同智能领域的知识仍然碎片化。 * 小物体和部分遮挡检测的挑战： 融合方法在行人检测等小物体或部分遮挡物体检测方面的改进有限，这可能是由于激光雷达点云密度低、图像纹理线索判别价值有限以及校准和同步误差等因素造成的。 * 数据依赖性： 自动驾驶系统高度依赖大规模、高质量、多样化和标注良好的数据集，但现实世界数据集往往存在长尾分布和稀有事件覆盖不足的问题。 * 计算和资源需求： 多模态数据处理和融合带来了高计算成本和存储需求，尤其是在实时决策场景中。 * 泛化能力： 现有模型在未见条件下的泛化能力有限，容易出现偏差或过度专业化。

5. 潜在的未来研究方向： 论文提出了以下几个有前景的未来研究方向： * 动态、上下文感知传感器融合： 开发能够根据当前驾驶场景、环境条件和系统不确定性自适应调整多模态输入（摄像头、激光雷达、雷达）优先级的融合管道。 * 基础模型整合： 利用在海量、跨领域多模态数据集上训练的基础模型，使自动驾驶车辆能够推理稀有和未见场景，超越当前基准测试的覆盖范围。 * 跨车辆协同感知： 增强LLM/VLM推理的跨车辆协同感知，通过交换压缩语义表示而非原始传感器数据来减少带宽需求，同时保持场景理解。 * 模拟到现实域适应： 利用生成模型和神经渲染的模拟到现实域适应技术，弥合合成数据与现实世界数据之间的性能差距。 * 不确定性感知感知系统： 开发能够自我评估检测可靠性并动态调整规划和控制策略的感知系统，以实现更安全、更可解释和更值得信赖的自动驾驶决策。

Key Findings:

  • Next, we introduce a structured categorization of AV datasets that moves beyond simple collections, positioning ego-vehicle, infrastructure-based, and cooperative datasets (e.g., V2V, V2I, V2X, I2I), followed by a cross-analysis of data structures and characteristics.

Links:

Emu3.5: Native Multimodal Models are World Learners

Authors: Yufeng Cui, Honghao Chen, Haoge Deng, Xu Huang, Xinghang Li, Jirong Liu, Yang Liu, Zhuoyan Luo, Jinsheng Wang, Wenxuan Wang, Yueze Wang, Chengyuan Wang, Fan Zhang, Yingli Zhao, Ting Pan, Xianduo Li, Zecheng Hao, Wenxuan Ma, Zhuo Chen, Yulong Ao, Tiejun Huang, Zhongyuan Wang, Xinlong Wang

Published: 2025-10-30

Categories: cs.CV

Abstract:

We introduce Emu3.5, a large-scale multimodal world model that natively predicts the next state across vision and language. Emu3.5 is pre-trained end-to-end with a unified next-token prediction objective on a corpus of vision-language interleaved data containing over 10 trillion tokens, primarily derived from sequential frames and transcripts of internet videos. The model naturally accepts interleaved vision-language inputs and generates interleaved vision-language outputs. Emu3.5 is further post-trained with large-scale reinforcement learning to enhance multimodal reasoning and generation. To improve inference efficiency, we propose Discrete Diffusion Adaptation (DiDA), which converts token-by-token decoding into bidirectional parallel prediction, accelerating per-image inference by about 20x without sacrificing performance. Emu3.5 exhibits strong native multimodal capabilities, including long-horizon vision-language generation, any-to-image (X2I) generation, and complex text-rich image generation. It also exhibits generalizable world-modeling abilities, enabling spatiotemporally consistent world exploration and open-world embodied manipulation across diverse scenarios and tasks. For comparison, Emu3.5 achieves performance comparable to Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) on image generation and editing tasks and demonstrates superior results on a suite of interleaved generation tasks. We open-source Emu3.5 at https://github.com/baaivision/Emu3.5 to support community research.

Analysis:

好的，作为计算机视觉和机器学习领域的专家，我将对这篇论文摘要进行分析。

论文摘要分析：Emu3.5: Native Multimodal Models are World Learners

1. 论文主要贡献的简洁总结 (2-3 句话)

Emu3.5 引入了一个大规模多模态世界模型，能够原生预测视觉和语言的下一个状态。它通过统一的下一 token 预测目标在超过 10 万亿 token 的视觉-语言交错数据上进行端到端预训练，并结合大规模强化学习进行后训练，以增强多模态推理和生成能力。此外，该工作还提出了 Discrete Diffusion Adaptation (DiDA) 技术，显著提升了推理效率。

2. 关键创新或方法论方法

  • 原生多模态世界模型 (Native Multimodal World Model): Emu3.5 的核心创新在于其作为“世界模型”的定位，能够原生预测视觉和语言的下一个状态。这意味着它不仅仅是处理多模态输入，而是试图理解和模拟世界的动态演变，这在现有的大型多模态模型中是一个更宏大的目标。
  • 统一的下一 token 预测目标 (Unified Next-Token Prediction Objective): 采用这种统一的训练目标，使得模型能够无缝处理视觉和语言的交错数据，并生成交错的视觉-语言输出，这体现了其对多模态数据的深度融合和理解。
  • 大规模视觉-语言交错数据预训练 (Large-scale Vision-Language Interleaved Data Pre-training): 超过 10 万亿 token 的数据量，主要来源于互联网视频的序列帧和转录文本，这为模型学习复杂的时空和语义关系提供了极其丰富的基础。
  • 大规模强化学习后训练 (Large-scale Reinforcement Learning Post-training): 结合 RL 进一步提升多模态推理和生成能力，这表明模型不仅能“预测”，还能通过与环境的交互来优化其行为和输出，这对于实现更高级别的智能至关重要。
  • Discrete Diffusion Adaptation (DiDA) 提升推理效率: 这是一项重要的工程创新，将逐 token 解码转换为双向并行预测，将每图像推理速度提升约 20 倍，同时不牺牲性能。这解决了大型生成模型在实际应用中的一个关键瓶颈。

3. 对领域潜在影响

  • 推动多模态世界模型的发展: Emu3.5 的工作为构建能够理解和预测复杂世界动态的多模态模型树立了新的标杆，可能激发更多研究者探索“世界模型”在多模态领域的应用。
  • 提升多模态生成和推理能力: 其在长时序视觉-语言生成、任意到图像 (X2I) 生成和复杂文本丰富图像生成方面的强大能力，将极大地拓展多模态模型的应用边界。
  • 加速具身智能和机器人领域进步: 具备时空一致的世界探索和开放世界具身操作能力，意味着 Emu3.5 可以作为具身智能体或机器人的核心感知和决策模块，推动这些领域的发展。
  • 为高效多模态推理提供新思路: DiDA 技术为大型多模态模型的部署和实际应用提供了重要的效率优化方案，可能被其他研究者借鉴和改进。
  • 促进开放研究和社区合作: 开源 Emu3.5 将极大地降低研究门槛，加速社区在多模态 AI 领域的创新和发展。

4. 相关领域或应用受益

  • 具身智能 (Embodied AI) 和机器人学 (Robotics): 模型的“世界建模”能力和开放世界具身操作能力使其成为机器人规划、感知和决策的理想基础模型。
  • 视频理解与生成 (Video Understanding and Generation): 基于互联网视频数据训练，模型在长时序视觉-语言生成方面表现出色，可用于视频内容创作、编辑、摘要和预测。
  • 多模态内容创作 (Multimodal Content Creation): 任意到图像 (X2I) 生成和复杂文本丰富图像生成能力，将赋能设计师、艺术家和内容创作者，实现更灵活、更丰富的创作。
  • 虚拟现实 (VR) / 增强现实 (AR) 和元宇宙 (Metaverse): 能够进行时空一致的世界探索，有助于构建更真实、更具交互性的虚拟环境。
  • 人机交互 (Human-Computer Interaction): 更自然、更智能的多模态交互界面，能够理解用户的视觉和语言意图，并以多模态方式响应。
  • 教育和模拟训练 (Education and Simulation Training): 创建逼真的模拟环境，用于教学和训练。

5. 从摘要中可推断的局限性

  • 数据偏差和泛化性挑战: 尽管使用了超过 10 万亿 token 的大规模数据，但数据主要来源于“互联网视频”，这可能引入特定的数据偏差（例如，特定文化、内容类型、质量等），影响模型在某些特定领域或低资源场景下的泛化能力。
  • “世界模型”的定义和评估标准: 摘要中提到“世界模型”，但其具体定义和如何全面评估其“世界建模”能力仍需在论文正文中详细阐述。例如，它是否能理解物理定律、因果关系等深层次的世界知识？
  • 计算资源需求: 训练一个在 10 万亿 token 上预训练并结合大规模强化学习的模型，以及其本身作为“大规模多模态模型”，无疑需要巨大的计算资源，这对于小型研究团队或个人而言是难以复现的。DiDA 解决了推理效率，但训练成本仍然很高。
  • 强化学习的挑战: 大规模强化学习的训练通常非常复杂，存在奖励设计、探索-利用困境、收敛性等挑战，其稳定性、效率和最终效果的鲁棒性需要进一步验证。
  • 与现有模型的详细对比: 摘要中提到与 Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) 的比较，但更全面的基准测试和与 SOTA 模型的详细性能对比（尤其是在“世界建模”和具身智能任务上）将是评估其真正优势的关键。
  • “原生多模态”的实现细节: 摘要中强调“原生多模态”，但其具体架构（例如，是否是统一的 Transformer 架构，如何编码视觉和语言信息）的细节并未提及，这会影响对其技术深度的理解。

总而言之，Emu3.5 是一项雄心勃勃且具有前瞻性的工作，它将多模态学习推向了“世界模型”的新高度，并在效率优化方面取得了显著进展。其开源将为整个计算机视觉和机器学习社区带来巨大的价值。

Key Findings:

  • We introduce Emu3.5, a large-scale multimodal world model that natively predicts the next state across vision and language.
  • To improve inference efficiency, we propose Discrete Diffusion Adaptation (DiDA), which converts token-by-token decoding into bidirectional parallel prediction, accelerating per-image inference by about 20x without sacrificing performance.

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Multimodal Spatial Reasoning in the Large Model Era: A Survey and Benchmarks

Authors: Xu Zheng, Zihao Dongfang, Lutao Jiang, Boyuan Zheng, Yulong Guo, Zhenquan Zhang, Giuliano Albanese, Runyi Yang, Mengjiao Ma, Zixin Zhang, Chenfei Liao, Dingcheng Zhen, Yuanhuiyi Lyu, Yuqian Fu, Bin Ren, Linfeng Zhang, Danda Pani Paudel, Nicu Sebe, Luc Van Gool, Xuming Hu

Published: 2025-10-29

Categories: cs.CV

Abstract:

Humans possess spatial reasoning abilities that enable them to understand spaces through multimodal observations, such as vision and sound. Large multimodal reasoning models extend these abilities by learning to perceive and reason, showing promising performance across diverse spatial tasks. However, systematic reviews and publicly available benchmarks for these models remain limited. In this survey, we provide a comprehensive review of multimodal spatial reasoning tasks with large models, categorizing recent progress in multimodal large language models (MLLMs) and introducing open benchmarks for evaluation. We begin by outlining general spatial reasoning, focusing on post-training techniques, explainability, and architecture. Beyond classical 2D tasks, we examine spatial relationship reasoning, scene and layout understanding, as well as visual question answering and grounding in 3D space. We also review advances in embodied AI, including vision-language navigation and action models. Additionally, we consider emerging modalities such as audio and egocentric video, which contribute to novel spatial understanding through new sensors. We believe this survey establishes a solid foundation and offers insights into the growing field of multimodal spatial reasoning. Updated information about this survey, codes and implementation of the open benchmarks can be found at https://github.com/zhengxuJosh/Awesome-Spatial-Reasoning.

Analysis:

好的，作为计算机视觉和机器学习领域的专家，我将对这篇论文摘要进行分析。

论文分析：Multimodal Spatial Reasoning in the Large Model Era: A Survey and Benchmarks

1. 论文主要贡献的简洁总结 (2-3 句话)

这篇论文对大型多模态推理模型在空间推理领域的最新进展进行了全面综述，并首次系统地分类了多模态大语言模型（MLLMs）在该领域的应用。它不仅涵盖了从2D到3D空间推理的各种任务，还引入了开放基准来评估这些模型的性能，旨在为多模态空间推理领域奠定坚实基础并提供深入见解。

2. 关键创新或方法论

该论文的关键创新在于其系统性的综述和开放基准的引入。它不仅仅是简单地罗列现有工作，而是： * 全面分类和组织了大型多模态模型在空间推理任务中的应用，涵盖了后训练技术、可解释性和架构等通用方面。 * 扩展了空间推理的范畴，从经典的2D任务深入到3D空间中的空间关系推理、场景和布局理解、视觉问答和定位。 * 整合了新兴模态和应用，如具身AI（视觉-语言导航、动作模型）、音频和第一人称视角视频，强调了新传感器对空间理解的贡献。 * 提供了开放基准，这对于推动该领域的研究和公平评估不同模型的性能至关重要。

3. 对领域潜在影响

这篇论文对计算机视觉和机器学习领域具有显著的潜在影响： * 标准化和统一化： 通过提供全面的综述和开放基准，它有助于标准化多模态空间推理任务的定义和评估方法，减少研究碎片化。 * 加速研究进展： 研究人员可以利用其分类框架快速了解现有技术，并利用开放基准进行模型开发和比较，从而加速新算法和模型的迭代。 * 启发新方向： 对新兴模态（如音频、第一人称视频）和具身AI的关注，将鼓励研究人员探索更广泛、更复杂的空间推理场景和应用。 * 教育和参考价值： 对于初学者和经验丰富的研究人员来说，它将成为一个宝贵的参考资料，帮助他们理解多模态空间推理的现状和未来趋势。

4. 相关领域或应用受益

以下领域和应用将从这项研究中受益： * 具身AI和机器人学： 视觉-语言导航、机器人操作、人机交互等需要机器人理解和推理物理空间的应用将直接受益。 * 自动驾驶： 车辆需要对周围环境进行多模态（视觉、雷达、激光雷达、声音）的空间推理，以进行路径规划、障碍物检测和行为预测。 * 虚拟现实/增强现实 (VR/AR)： 在虚拟或增强环境中实现逼真的交互和沉浸式体验，需要对用户和环境进行精确的空间理解。 * 智能家居和智慧城市： 通过多模态传感器（摄像头、麦克风）理解室内布局、人员活动和环境变化，实现更智能的服务。 * 多媒体内容理解： 对视频、图像和音频等多模态数据进行更深层次的语义和空间理解，例如事件检测、场景描述和内容检索。 * 医疗影像分析： 结合不同模态（如CT、MRI、超声）进行病灶定位和三维结构理解。

5. 从摘要中可推断的局限性

尽管摘要强调了全面性和贡献，但仍可推断出一些潜在的局限性： * 深度与广度的权衡： 作为一个综述，它可能无法对每个具体任务或模型架构进行极其深入的技术细节探讨，可能更侧重于广度。 * 基准的覆盖范围： 摘要提到“开放基准”，但并未具体说明这些基准的规模、多样性以及是否涵盖了所有新兴模态和复杂任务。基准的质量和全面性将直接影响其影响力。 * 时效性： 计算机视觉和机器学习领域发展迅速，尽管发布日期是2025年10月，但综述内容在撰写时可能已经面临一些最新进展的挑战。摘要中提到“Updated information... can be found at GitHub”，这表明作者也意识到了时效性问题，并试图通过在线更新来缓解。 * 对“大型模型”的定义： 摘要中多次提到“大型多模态推理模型”和“MLLMs”，但并未明确界定其规模或具体类型（例如，是否仅限于Transformer架构，或者是否包含其他类型的深度学习模型）。 * 可解释性（Explainability）的深度： 摘要中提到了可解释性，但综述在多大程度上能深入探讨大型模型空间推理的可解释性挑战和解决方案，仍有待观察。这本身就是一个复杂的研究领域。

总而言之，这篇论文通过其全面的综述和开放基准的引入，有望成为多模态空间推理领域的重要里程碑，为未来的研究和应用提供坚实的基础和清晰的路线图。

Key Findings:

  • Additionally, we consider emerging modalities such as audio and egocentric video, which contribute to novel spatial understanding through new sensors.

Links:

Are Video Models Ready as Zero-Shot Reasoners? An Empirical Study with the MME-CoF Benchmark

Authors: Ziyu Guo, Xinyan Chen, Renrui Zhang, Ruichuan An, Yu Qi, Dongzhi Jiang, Xiangtai Li, Manyuan Zhang, Hongsheng Li, Pheng-Ann Heng

Published: 2025-10-30

Categories: cs.CV, cs.AI, cs.CL

Abstract:

Recent video generation models can produce high-fidelity, temporally coherent videos, indicating that they may encode substantial world knowledge. Beyond realistic synthesis, they also exhibit emerging behaviors indicative of visual perception, modeling, and manipulation. Yet, an important question still remains: Are video models ready to serve as zero-shot reasoners in challenging visual reasoning scenarios? In this work, we conduct an empirical study to comprehensively investigate this question, focusing on the leading and popular Veo-3. We evaluate its reasoning behavior across 12 dimensions, including spatial, geometric, physical, temporal, and embodied logic, systematically characterizing both its strengths and failure modes. To standardize this study, we curate the evaluation data into MME-CoF, a compact benchmark that enables in-depth and thorough assessment of Chain-of-Frame (CoF) reasoning. Our findings reveal that while current video models demonstrate promising reasoning patterns on short-horizon spatial coherence, fine-grained grounding, and locally consistent dynamics, they remain limited in long-horizon causal reasoning, strict geometric constraints, and abstract logic. Overall, they are not yet reliable as standalone zero-shot reasoners, but exhibit encouraging signs as complementary visual engines alongside dedicated reasoning models. Project page: https://video-cof.github.io

Analysis:

好的，作为计算机视觉和机器学习领域的专家，我将为您提供Ziyu Guo等人撰写的论文“Are Video Models Ready as Zero-Shot Reasoners? An Empirical Study with the MME-CoF Benchmark”的全面摘要。

论文摘要：视频模型是否已准备好成为零样本推理器？一项基于MME-CoF基准的实证研究

1. 核心问题/研究问题： 该研究旨在解决一个关键问题：当前的视频生成模型是否已准备好在具有挑战性的视觉推理场景中充当零样本推理器？尽管最近的视频模型能够生成高保真、时间连贯的视频，并展现出视觉感知、建模和操作的初步能力，但它们是否真正具备强大的零样本推理能力仍不明确。

2. 主要创新或方法学贡献： * 首次实证研究： 本文首次对领先的视频模型（特别是Veo-3）进行了全面的实证研究，以深入探究其作为零样本推理器的潜力。 * MME-CoF基准的创建： 为了标准化评估，作者团队精心策划并引入了MME-CoF（Chain-of-Frame）基准。这是一个紧凑的基准，包含12个推理维度（包括空间、几何、物理、时间、具身逻辑等），旨在对视频模型的CoF（Chain-of-Frame）推理能力进行深入和全面的评估。CoF推理借鉴了大型语言模型中的思维链（CoT）概念，强调视频模型通过生成一系列帧来逐步解决问题的能力。 * 系统性评估框架： 研究系统地评估了模型的推理行为，不仅识别了其优势，也揭示了其失败模式。评估采用定性（好、中、差）和定量（成功率）相结合的方式，并对提示设计进行了标准化，以确保公平性和一致性。

3. 主要结果及其意义： * 局部推理能力突出： 研究发现，当前视频模型在短时空连贯性、细粒度定位和局部一致性动态方面展现出有前景的推理模式。这表明模型能够捕捉和再现视觉世界中的一些基本结构和动态。 * 长程推理能力受限： 然而，模型在长程因果推理、严格几何约束和抽象逻辑方面仍然存在局限性。它们在处理复杂推理条件时表现不佳，例如在摩擦、力驱动或受约束的交互下无法保持定量的物理约束和因果保真度。 * 非独立零样本推理器： 总体而言，研究得出结论，当前视频模型尚未可靠地成为独立的零样本推理器。它们的行为更多地由学习到的表面级模式而非内在化的通用原则驱动。 * 作为辅助视觉引擎的潜力： 尽管存在局限性，但模型展现出的新兴推理迹象令人鼓舞，表明它们作为专用推理模型之外的补充视觉引擎具有巨大潜力。

4. 论文中提及的局限性： * 长程因果推理不足： 模型在需要长程因果链或多步骤规划的任务中表现不佳。 * 几何和抽象逻辑的弱点： 在严格几何约束和抽象逻辑任务中，模型难以保持一致性，经常产生不准确或不合逻辑的结果。 * 对专业知识的缺乏： 在涉及专业领域（如医学推理）的任务中，模型因缺乏领域理解而表现出显著的局限性，导致图像失真或无法准确识别目标。 * 模式驱动而非原则驱动： 模型的推理行为似乎更多地是模式驱动而非原则驱动，倾向于视觉上的合理性而非精确的空间推理或严格遵守几何指令。

5. 潜在的未来研究方向： * 增强长程因果推理： 未来的研究可以探索如何提高视频模型在长程因果推理和多步骤规划任务中的能力。 * 提升几何和抽象逻辑理解： 针对几何约束和抽象逻辑的弱点进行改进，可能涉及更深层次的结构化知识学习。 * 整合领域专业知识： 探索如何将特定领域的专业知识（如医学术语和概念）整合到视频模型中，以提高其在专业任务中的表现。 * 结合专用推理模型： 鉴于视频模型作为补充视觉引擎的潜力，未来的工作可以研究如何有效地将视频模型与专用推理模型结合，以实现更强大、更可靠的视觉推理系统。

这篇论文通过MME-CoF基准对视频模型的零样本推理能力进行了深入而系统的评估，揭示了其在局部视觉理解方面的优势和在复杂、长程推理方面的局限性。其结论为未来视频生成模型的发展指明了方向，即在追求高保真生成的同时，也应着重提升其深层次的推理能力，并探索其作为辅助视觉引擎的潜力。

Key Findings:

  • Overall, they are not yet reliable as standalone zero-shot reasoners, but exhibit encouraging signs as complementary visual engines alongside dedicated reasoning models.
  • Project page: https://video-cof.github.io

Links:

The Quest for Generalizable Motion Generation: Data, Model, and Evaluation

Authors: Jing Lin, Ruisi Wang, Junzhe Lu, Ziqi Huang, Guorui Song, Ailing Zeng, Xian Liu, Chen Wei, Wanqi Yin, Qingping Sun, Zhongang Cai, Lei Yang, Ziwei Liu

Published: 2025-10-30

Categories: cs.CV

Abstract:

Despite recent advances in 3D human motion generation (MoGen) on standard benchmarks, existing models still face a fundamental bottleneck in their generalization capability. In contrast, adjacent generative fields, most notably video generation (ViGen), have demonstrated remarkable generalization in modeling human behaviors, highlighting transferable insights that MoGen can leverage. Motivated by this observation, we present a comprehensive framework that systematically transfers knowledge from ViGen to MoGen across three key pillars: data, modeling, and evaluation. First, we introduce ViMoGen-228K, a large-scale dataset comprising 228,000 high-quality motion samples that integrates high-fidelity optical MoCap data with semantically annotated motions from web videos and synthesized samples generated by state-of-the-art ViGen models. The dataset includes both text-motion pairs and text-video-motion triplets, substantially expanding semantic diversity. Second, we propose ViMoGen, a flow-matching-based diffusion transformer that unifies priors from MoCap data and ViGen models through gated multimodal conditioning. To enhance efficiency, we further develop ViMoGen-light, a distilled variant that eliminates video generation dependencies while preserving strong generalization. Finally, we present MBench, a hierarchical benchmark designed for fine-grained evaluation across motion quality, prompt fidelity, and generalization ability. Extensive experiments show that our framework significantly outperforms existing approaches in both automatic and human evaluations. The code, data, and benchmark will be made publicly available.

Analysis:

好的，这是一篇关于“The Quest for Generalizable Motion Generation: Data, Model, and Evaluation”论文的全面摘要，由Jing Lin等人撰写：

论文摘要：通用运动生成：数据、模型与评估

1. 主要问题或研究问题： 尽管3D人体运动生成（MoGen）在标准基准测试上取得了进展，但现有模型在泛化能力方面面临根本性瓶颈。与此形成对比的是，视频生成（ViGen）等相邻生成领域在建模人类行为方面展现出卓越的泛化能力。本研究旨在解决MoGen的泛化能力不足问题，并系统地将ViGen的知识转移到MoGen领域。

2. 关键创新或方法论贡献： 该论文提出了一个全面的框架，通过数据、模型和评估三个关键支柱，系统地将ViGen的知识转移到MoGen，并引入了以下创新：

  • ViMoGen-228K数据集： 这是一个大规模数据集，包含228,000个高质量运动样本。它整合了高保真光学MoCap数据、来自网络视频的语义标注运动以及最先进ViGen模型生成的合成样本。该数据集包含文本-运动对和文本-视频-运动三元组，显著扩展了语义多样性。
  • ViMoGen模型： 这是一个基于流匹配的扩散Transformer模型，通过门控多模态条件作用，统一了MoCap数据和ViGen模型的先验知识。
  • ViMoGen-light模型： 为了提高效率，该论文进一步开发了ViMoGen的精简版本，它消除了视频生成依赖性，同时保持了强大的泛化能力。
  • MBench基准： 这是一个分层基准，旨在对运动质量、提示忠实度和泛化能力进行细粒度评估。它解决了现有评估套件缺乏统一性、无法系统评估模型、衡量生成运动的各个方面以及为研究人员提供可操作反馈的问题。

3. 主要结果及其意义： 广泛的实验表明，该框架在自动和人工评估中均显著优于现有方法。

  • ViMoGen的优越泛化能力： 全模型ViMoGen在运动条件一致性和泛化能力等关键语义指标上显著优于所有基线，展示了利用T2V模型丰富语义先验的强大优势。
  • ViMoGen-light的效率与泛化平衡： 蒸馏后的ViMoGen-light变体在泛化分数上与最强的基线持平，证明了这些知识可以有效地转移到不需要视频生成推理的效率模型中。
  • MBench的可靠性： MBench的各项指标与人类偏好高度一致，表明所提出的自动指标的可靠性。
  • 数据多样性的重要性： 逐步添加来自不同来源的数据（特别是合成视频数据）显著提高了模型的动作准确性和泛化能力，即使是小规模数据集的语义多样性也对泛化产生了重大影响。
  • 文本编码器和提示风格的影响： T5-XXL和多模态大语言模型（MLLM）在泛化能力方面显著优于CLIP。使用描述性视频风格文本进行训练，并在简洁运动风格文本上进行测试，取得了最佳的整体性能，表明丰富的描述作为有效的数据增强，提高了模型的鲁棒性和与预训练文本编码器期望的对齐。

4. 论文中提到的局限性： 论文中没有明确列出本研究的局限性。然而，从其对现有MoGen模型泛化能力不足的讨论中，可以推断出以下几点：

  • 现有MoGen模型的泛化瓶颈： 现有模型在处理多样化和长尾指令时表现不佳，这正是本研究试图解决的核心问题。
  • MoCap数据的局限性： 光学MoCap数据集虽然提供高精度运动信号，但规模有限，语义多样性不足，且收集成本高昂。
  • 视频生成模型在运动质量上的不足： 早期尝试利用视频生成模型知识的方法，通常缺乏鲁棒的运动质量，并且计算成本高、推理速度慢。

5. 潜在的未来研究方向： 论文明确指出，本研究为未来探索通用运动基础模型奠定了基础。这暗示了以下潜在的未来研究方向：

  • 通用运动基础模型： 继续推进通用运动基础模型的开发，该模型能够处理各种运动任务和场景。
  • 多模态融合的进一步优化： 探索更高效、更集成的方式来融合来自不同模态（如MoCap、视频、文本）的知识，以进一步提高运动生成模型的性能和泛化能力。
  • 数据增强和合成： 进一步研究如何利用合成数据和先进的文本编码器来扩展语义覆盖范围，特别是在现实世界数据中难以捕捉或代表性不足的领域。
  • 评估基准的持续发展： 随着模型能力的提升，MBench等评估基准需要不断演进，以适应新的挑战和评估需求，确保对模型性能的准确和细致评估。
  • 效率与性能的平衡： 持续优化模型架构，如ViMoGen-light所示，在保持强大泛化能力的同时，进一步降低计算开销。

总而言之，这篇论文通过引入大规模数据集、创新的模型架构和全面的评估基准，为解决3D人体运动生成领域的泛化能力瓶颈做出了重要贡献。它成功地将视频生成领域的知识转移到运动生成中，为未来通用运动基础模型的发展铺平了道路。

Key Findings:

  • Motivated by this observation, we present a comprehensive framework that systematically transfers knowledge from ViGen to MoGen across three key pillars: data, modeling, and evaluation.
  • First, we introduce ViMoGen-228K, a large-scale dataset comprising 228,000 high-quality motion samples that integrates high-fidelity optical MoCap data with semantically annotated motions from web videos and synthesized samples generated by state-of-the-art ViGen models.
  • Second, we propose ViMoGen, a flow-matching-based diffusion transformer that unifies priors from MoCap data and ViGen models through gated multimodal conditioning.
  • Finally, we present MBench, a hierarchical benchmark designed for fine-grained evaluation across motion quality, prompt fidelity, and generalization ability.
  • Extensive experiments show that our framework significantly outperforms existing approaches in both automatic and human evaluations.

Links:

HEIR: Learning Graph-Based Motion Hierarchies

Authors: Cheng Zheng, William Koch, Baiang Li, Felix Heide

Published: 2025-10-30

Categories: cs.CV, cs.GR, cs.LG

Abstract:

Hierarchical structures of motion exist across research fields, including computer vision, graphics, and robotics, where complex dynamics typically arise from coordinated interactions among simpler motion components. Existing methods to model such dynamics typically rely on manually-defined or heuristic hierarchies with fixed motion primitives, limiting their generalizability across different tasks. In this work, we propose a general hierarchical motion modeling method that learns structured, interpretable motion relationships directly from data. Our method represents observed motions using graph-based hierarchies, explicitly decomposing global absolute motions into parent-inherited patterns and local motion residuals. We formulate hierarchy inference as a differentiable graph learning problem, where vertices represent elemental motions and directed edges capture learned parent-child dependencies through graph neural networks. We evaluate our hierarchical reconstruction approach on three examples: 1D translational motion, 2D rotational motion, and dynamic 3D scene deformation via Gaussian splatting. Experimental results show that our method reconstructs the intrinsic motion hierarchy in 1D and 2D cases, and produces more realistic and interpretable deformations compared to the baseline on dynamic 3D Gaussian splatting scenes. By providing an adaptable, data-driven hierarchical modeling paradigm, our method offers a formulation applicable to a broad range of motion-centric tasks. Project Page: https://light.princeton.edu/HEIR/

Analysis:

好的，作为计算机视觉和机器学习领域的专家，我将为您提供Cheng Zheng, William Koch, Baiang Li, Felix Heide撰写的论文“HEIR: Learning Graph-Based Motion Hierarchies”的全面摘要。

论文摘要：HEIR: 学习基于图的运动层次结构

1. 主要问题或研究问题： 该论文旨在解决现有运动建模方法在处理复杂动态系统中的局限性。这些系统通常由简单运动组件的协调交互产生，形成层次结构。传统方法往往依赖于手动定义或启发式的固定运动原语层次结构，这限制了它们在不同任务中的泛化能力。因此，核心问题是如何从数据中直接学习结构化、可解释的运动关系，以实现更通用和适应性强的运动建模。

2. 关键创新或方法贡献： HEIR（Hierarchical Motion Learning）方法提出了以下关键创新： * 数据驱动的层次结构学习： 论文提出了一种通用的分层运动建模方法，能够直接从数据中学习结构化、可解释的运动关系，而非依赖预定义或启发式规则。 * 基于图的层次表示： 该方法使用基于图的层次结构来表示观测到的运动。运动元素被建模为图的顶点，而学习到的父子依赖关系则通过有向边捕获，这些边由图神经网络（GNN）推断。 * 运动分解： 全局绝对运动被明确地分解为父级继承模式和局部运动残差。这种分解使得模型能够区分不同层次的运动贡献。 * 可微分图学习： 层次结构推断被公式化为一个可微分的图学习问题，允许端到端地优化图结构和运动参数。通过Gumbel-Softmax技巧，实现了离散层次结构采样的可微分性。 * 旋转继承能力： 该方法通过将编码器修改为在极坐标系而非笛卡尔坐标系中预测相对速度，从而能够处理旋转运动的层次结构。

3. 主要结果及其意义： 该方法在三个具有挑战性的任务上进行了评估： * 1D 平移运动和2D 旋转运动： 在这些合成基准测试中，HEIR成功地重建了内在的运动层次结构，验证了其在识别和分解基本运动模式方面的能力。 * 动态3D高斯泼溅场景变形： 在动态3D场景变形任务中，与现有基线方法（如SC-GS）相比，HEIR生成了更真实、更可解释的变形。它能更好地保持场景的结构完整性和物理一致性，避免了不自然的扭曲和错位。 * 泛化性和适应性： 实验结果表明，HEIR提供了一个适应性强、数据驱动的层次建模范式，适用于广泛的以运动为中心的应用。

这些结果的意义在于，HEIR克服了传统方法在泛化性和可解释性方面的限制，为复杂动态系统的运动建模提供了一个更强大、更灵活的框架。

4. 论文中提到的局限性： 论文也坦诚地指出了当前方法的局限性： * 数据依赖性： 该方法捕获的层次运动结构受限于输入数据的存在性和可观测性。如果运动轨迹中未反映出潜在或任务驱动的语义（例如，如果一个物体部件在训练数据中保持静止），则无法推断出其运动。 * 单一父级假设： 当前公式假设每个运动元素只有一个父级，这可能限制了在具有重叠或多源运动影响的系统中表达能力。

5. 潜在的未来研究方向： 基于上述局限性，论文提出了以下未来研究方向： * 改进长程依赖检测： 可以用稀疏采样的全局注意力层、膨胀半径邻居或少量随机初始化的长程边来替代k-NN，以增强长程依赖检测能力。 * 集成局部刚性： 学习到的显式层次结构允许在变形过程中选择性地添加局部刚性，以进一步避免不必要的变形伪影。 * 跨领域探索： 鼓励进一步探索可学习的层次表示在不同领域的应用。

总而言之，HEIR论文通过引入一种新颖的、数据驱动的、基于图的层次运动建模方法，显著推动了计算机视觉和机器学习领域在理解和控制复杂动态系统方面的进展。其核心贡献在于能够从数据中自动学习可解释的运动层次结构，并将其应用于各种运动相关任务，尤其是在动态3D场景变形中展现出卓越的性能。

Key Findings:

  • In this work, we propose a general hierarchical motion modeling method that learns structured, interpretable motion relationships directly from data.
  • Our method represents observed motions using graph-based hierarchies, explicitly decomposing global absolute motions into parent-inherited patterns and local motion residuals.
  • Experimental results show that our method reconstructs the intrinsic motion hierarchy in 1D and 2D cases, and produces more realistic and interpretable deformations compared to the baseline on dynamic 3D Gaussian splatting scenes.
  • By providing an adaptable, data-driven hierarchical modeling paradigm, our method offers a formulation applicable to a broad range of motion-centric tasks.

Links:

Which Way Does Time Flow? A Psychophysics-Grounded Evaluation for Vision-Language Models

Authors: Shiho Matta, Lis Kanashiro Pereira, Peitao Han, Fei Cheng, Shigeru Kitazawa

Published: 2025-10-30

Categories: cs.CV, cs.CL

Abstract:

Modern vision-language models (VLMs) excel at many multimodal tasks, yet their grasp of temporal information in video remains weak and, crucially, under-evaluated. We probe this gap with a deceptively simple but revealing challenge: judging the arrow of time (AoT)-whether a short clip is played forward or backward. We introduce AoT-PsyPhyBENCH, a psychophysically validated benchmark that tests whether VLMs can infer temporal direction in natural videos using the same stimuli and behavioral baselines established for humans. Our comprehensive evaluation of open-weight and proprietary, reasoning and non-reasoning VLMs reveals that most models perform near chance, and even the best lag far behind human accuracy on physically irreversible processes (e.g., free fall, diffusion/explosion) and causal manual actions (division/addition) that humans recognize almost instantly. These results highlight a fundamental gap in current multimodal systems: while they capture rich visual-semantic correlations, they lack the inductive biases required for temporal continuity and causal understanding. We release the code and data for AoT-PsyPhyBENCH to encourage further progress in the physical and temporal reasoning capabilities of VLMs.

Analysis:

好的，作为计算机视觉和机器学习领域的专家，我将对这篇论文摘要进行详细分析。

论文摘要分析：Which Way Does Time Flow? A Psychophysics-Grounded Evaluation for Vision-Language Models

1. 论文主要贡献的简洁总结 (2-3 句话)

这篇论文的核心贡献在于揭示了当前视觉-语言模型（VLMs）在理解视频时间信息方面的根本性弱点。作者通过引入一个名为 AoT-PsyPhyBENCH 的心理物理学验证基准，系统地评估了VLMs判断视频时间方向（即“时间之箭”）的能力，并发现大多数模型表现接近随机，远低于人类在物理不可逆过程和因果手动操作上的准确性。这凸显了现有VLM在时间连续性和因果理解方面缺乏必要的归纳偏置。

2. 关键创新或方法学方法

关键创新在于其心理物理学验证的基准（AoT-PsyPhyBENCH）。 * 任务设计： 采用“判断时间之箭”（AoT）这一看似简单但极具启发性的任务，即判断短视频片段是正向播放还是反向播放。这个任务直接且有效地测试了模型对时间方向的理解。 * 人类行为基线： 关键之处在于，该基准使用了与人类相同的刺激和行为基线进行验证。这意味着它不仅仅是一个数据集，而是一个经过精心设计和校准的评估工具，能够直接与人类认知能力进行比较。 * 刺激类型： 专注于物理不可逆过程（如自由落体、扩散/爆炸）和因果手动操作（如分割/添加），这些是人类能够几乎即时识别时间方向的场景，从而能够清晰地揭示模型与人类的差距。

3. 对领域潜在影响

  • 推动时间推理研究： 该研究将极大地推动计算机视觉和多模态学习领域对时间推理和因果理解的研究。它明确指出了当前VLM的一个核心短板，为未来的模型设计和算法开发提供了清晰的方向。
  • 新的评估范式： AoT-PsyPhyBENCH提供了一个新颖且严格的评估范式，可以作为未来VLM在时间理解能力方面的重要基准。其心理物理学基础使其比纯粹的数据集更具科学性和可信度。
  • 启发模型架构改进： 论文结果暗示，仅仅捕捉视觉-语义相关性不足以实现真正的时间和因果理解。这可能会促使研究人员探索新的模型架构、训练目标或预训练任务，以引入更强的时序归纳偏置。
  • 更鲁棒的VLM： 最终目标是开发出对时间信息有更深刻理解的VLM，这将使其在视频理解、事件预测、机器人操作等需要时间推理的应用中表现更出色。

4. 相关领域或应用受益

  • 视频理解与分析： 显著提升VLM在视频内容理解、事件检测、行为识别等方面的能力，尤其是在需要理解事件顺序和因果关系时。
  • 机器人学与具身智能： 机器人需要理解物理世界的因果关系和时间流逝，以便进行规划、预测和交互。更强的时序推理能力将使机器人能够更好地理解其行动的后果。
  • 自动驾驶： 预测道路上其他车辆和行人的行为，理解交通事件的演变，都需要强大的时间推理能力。
  • 内容生成与编辑： 在生成连贯的视频内容或进行视频编辑时，理解时间之箭和因果关系至关重要。
  • 科学模拟与预测： 在物理、化学等领域，理解过程的不可逆性和时间方向对于模拟和预测至关重要。

5. 从摘要中可推断的局限性

  • 任务范围： 尽管“时间之箭”任务非常具有启发性，但它主要关注的是时间方向的判断，而不是更复杂的时间序列预测、事件持续时间估计或多事件时间关系推理。VLM在这些更复杂的任务上的表现可能需要进一步的评估。
  • 视频长度： 摘要中提到“短片段”，这意味着该基准可能主要关注瞬时或短时程的时间推理。对于长视频中跨越较长时间的事件链或复杂叙事，其评估能力可能有限。
  • 数据多样性： 尽管提到了“自然视频”，但具体的数据集规模、场景多样性以及是否涵盖了所有类型的时间推理挑战（例如，社会互动中的时间推理）在摘要中并未详细说明。
  • 模型类型： 摘要提到评估了“开放权重和专有、推理和非推理VLM”，但并未具体列出模型名称或其架构细节。这使得我们无法直接判断哪些特定类型的VLM表现更差，以及是否存在某些架构对时间推理更具潜力。
  • “心理物理学验证”的深度： 摘要强调了心理物理学验证，但具体验证过程的细节（例如，人类参与者的数量、实验设计、数据分析方法）在摘要中无法得知。这会影响我们对其“验证”程度的判断。

总而言之，这篇论文通过一个巧妙且具有心理物理学基础的评估基准，精准地指出了当前VLM在时间理解方面的核心缺陷。它不仅提供了一个有力的证据，也为未来的研究指明了方向，有望推动计算机视觉和机器学习领域在实现真正智能的视频理解方面迈出重要一步。

Key Findings:

  • We introduce AoT-PsyPhyBENCH, a psychophysically validated benchmark that tests whether VLMs can infer temporal direction in natural videos using the same stimuli and behavioral baselines established for humans.

Links:

CRAG-MM: Multi-modal Multi-turn Comprehensive RAG Benchmark

Authors: Jiaqi Wang, Xiao Yang, Kai Sun, Parth Suresh, Sanat Sharma, Adam Czyzewski, Derek Andersen, Surya Appini, Arkav Banerjee, Sajal Choudhary, Shervin Ghasemlou, Ziqiang Guan, Akil Iyer, Haidar Khan, Lingkun Kong, Roy Luo, Tiffany Ma, Zhen Qiao, David Tran, Wenfang Xu, Skyler Yeatman, Chen Zhou, Gunveer Gujral, Yinglong Xia, Shane Moon, Nicolas Scheffer, Nirav Shah, Eun Chang, Yue Liu, Florian Metze, Tammy Stark, Zhaleh Feizollahi, Andrea Jessee, Mangesh Pujari, Ahmed Aly, Babak Damavandi, Rakesh Wanga, Anuj Kumar, Rohit Patel, Wen-tau Yih, Xin Luna Dong

Published: 2025-10-30

Categories: cs.CV

Abstract:

Wearable devices such as smart glasses are transforming the way people interact with their surroundings, enabling users to seek information regarding entities in their view. Multi-Modal Retrieval-Augmented Generation (MM-RAG) plays a key role in supporting such questions, yet there is still no comprehensive benchmark for this task, especially regarding wearables scenarios. To fill this gap, we present CRAG-MM -- a Comprehensive RAG benchmark for Multi-modal Multi-turn conversations. CRAG-MM contains a diverse set of 6.5K (image, question, answer) triplets and 2K visual-based multi-turn conversations across 13 domains, including 6.2K egocentric images designed to mimic captures from wearable devices. We carefully constructed the questions to reflect real-world scenarios and challenges, including five types of image-quality issues, six question types, varying entity popularity, differing information dynamism, and different conversation turns. We design three tasks: single-source augmentation, multi-source augmentation, and multi-turn conversations -- each paired with an associated retrieval corpus and APIs for both image-KG retrieval and webpage retrieval. Our evaluation shows that straightforward RAG approaches achieve only 32% and 43% truthfulness on CRAG-MM single- and multi-turn QA, respectively, whereas state-of-the-art industry solutions have similar quality (32%/45%), underscoring ample room for improvement. The benchmark has hosted KDD Cup 2025, attracting about 1K participants and 5K submissions, with winning solutions improving baseline performance by 28%, highlighting its early impact on advancing the field.

Analysis:

以下是Jiaqi Wang等人撰写的论文“CRAG-MM: Multi-modal Multi-turn Comprehensive RAG Benchmark”的全面摘要：

1. 主要问题或研究问题 该论文旨在解决当前多模态检索增强生成（MM-RAG）领域缺乏针对可穿戴设备场景的全面基准测试的问题。随着智能眼镜等可穿戴设备的兴起，用户需要能够通过视觉信息查询周围实体，但现有的VQA基准测试不足以全面评估此类场景下的事实性问题，特别是涉及多轮对话和真实世界图像质量挑战的情况。

2. 关键创新或方法论贡献 * CRAG-MM基准测试的提出： 引入了一个名为CRAG-MM的综合性MM-RAG基准测试，专门针对多模态多轮对话。 * 数据集的独特性： * 包含6.5K（图像、问题、答案）三元组和2K基于视觉的多轮对话，涵盖13个领域。 * 包含6.2K模仿可穿戴设备捕获的以自我为中心的图像，反映了真实世界的图像质量挑战（如低光、模糊、截断、遮挡、旋转）。 * 问题设计反映了真实世界场景和挑战，包括五种图像质量问题、六种问题类型、不同实体流行度、信息动态性以及不同的对话轮次。 * 三项任务设计： * 单源增强： 测试基于图像知识图谱（KG）的检索能力。 * 多源增强： 在图像KG检索的基础上，引入网页检索。 * 多轮对话： 评估系统进行多轮对话的能力，包括上下文理解和话题转移。 * 检索语料库和API： 为图像KG检索和网页检索提供了相关的检索语料库和API，以确保公平评估，并模拟真实世界的检索条件。

3. 主要结果及其意义 * 基线性能： 论文评估显示，直接的RAG方法在CRAG-MM单轮QA上仅达到32%的真实性，在多轮QA上达到43%的真实性。最先进的行业解决方案也仅达到32%/45%的类似质量，这表明该领域仍有巨大的改进空间。 * 挑战性揭示： CRAG-MM揭示了当前MM-RAG系统面临的诸多挑战，包括： * 低质量图像（如低光、遮挡）导致真实性显著下降（高达46%），凸显了图像理解鲁棒性的需求。 * 实体识别在仅依赖视觉信息时更困难（下降37%）。 * 处理不流行实体、需要外部知识、或需要综合多源信息的复杂问题时，系统表现不佳。 * 多轮对话仍是巨大挑战，许多对话因连续错误或缺失答案而提前终止（超过44%）。 * KDD Cup 2025的影响： 该基准测试作为KDD Cup 2025挑战赛的基础，吸引了约1K参与者和5K提交，获胜解决方案将基线性能提高了28%，突显了其在推动该领域发展方面的早期影响。

4. 论文中提及的局限性 * SOTA解决方案的局限性： 尽管行业SOTA解决方案在准确性上有所提高，但幻觉率仍然很高（单轮31%-49%，多轮26%-35%），表明在构建可信赖的视觉QA系统方面仍存在显著差距。 * 评估的局限性： 论文指出，不同解决方案（如直接RAG、排行榜获胜团队、SOTA）之间的真实性分数不完全可比，因为行业解决方案使用了更大的模型和可能更丰富的知识库。

5. 潜在的未来研究方向 * 图像理解的鲁棒性： 需要开发更鲁棒的图像理解技术，以应对低质量（如低光、模糊、截断、遮挡、旋转）的以自我为中心的图像。 * 更智能的图像搜索： 改进图像搜索机制，以更好地处理实体识别和图像理解的挑战。 * 多源信息融合： 提升MM-RAG系统综合来自不同来源（图像KG和网页）信息的能力，特别是对于复杂问题和不流行实体。 * 多轮对话管理： 解决多轮对话中的上下文理解、话题转移和避免早期终止的问题，以实现更流畅、更自然的对话体验。 * 减少幻觉： 开发更有效的策略来减少MM-LLM的幻觉，提高答案的可信赖性。 * 模型不确定性处理： 鼓励模型在不确定时更好地拒绝回答，以降低幻觉率并提高整体质量。

总而言之，CRAG-MM基准测试为可穿戴AI应用中的MM-RAG系统提供了一个前所未有的全面评估框架，通过其独特的数据集、任务设计和可访问的API，揭示了当前技术的关键挑战和未来发展方向。

Key Findings:

  • To fill this gap, we present CRAG-MM -- a Comprehensive RAG benchmark for Multi-modal Multi-turn conversations.
  • Our evaluation shows that straightforward RAG approaches achieve only 32% and 43% truthfulness on CRAG-MM single- and multi-turn QA, respectively, whereas state-of-the-art industry solutions have similar quality (32%/45%), underscoring ample room for improvement.

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BasicAVSR: Arbitrary-Scale Video Super-Resolution via Image Priors and Enhanced Motion Compensation

Authors: Wei Shang, Wanying Zhang, Shuhang Gu, Pengfei Zhu, Qinghua Hu, Dongwei Ren

Published: 2025-10-30

Categories: cs.CV, I.4.3

Abstract:

Arbitrary-scale video super-resolution (AVSR) aims to enhance the resolution of video frames, potentially at various scaling factors, which presents several challenges regarding spatial detail reproduction, temporal consistency, and computational complexity. In this paper, we propose a strong baseline BasicAVSR for AVSR by integrating four key components: 1) adaptive multi-scale frequency priors generated from image Laplacian pyramids, 2) a flow-guided propagation unit to aggregate spatiotemporal information from adjacent frames, 3) a second-order motion compensation unit for more accurate spatial alignment of adjacent frames, and 4) a hyper-upsampling unit to generate scale-aware and content-independent upsampling kernels. To meet diverse application demands, we instantiate three propagation variants: (i) a unidirectional RNN unit for strictly online inference, (ii) a unidirectional RNN unit empowered with a limited lookahead that tolerates a small output delay, and (iii) a bidirectional RNN unit designed for offline tasks where computational resources are less constrained. Experimental results demonstrate the effectiveness and adaptability of our model across these different scenarios. Through extensive experiments, we show that BasicAVSR significantly outperforms existing methods in terms of super-resolution quality, generalization ability, and inference speed. Our work not only advances the state-of-the-art in AVSR but also extends its core components to multiple frameworks for diverse scenarios. The code is available at https://github.com/shangwei5/BasicAVSR.

Analysis:

好的，作为计算机视觉和机器学习领域的专家，我将对这篇论文摘要进行深入分析。

论文摘要分析：BasicAVSR: Arbitrary-Scale Video Super-Resolution via Image Priors and Enhanced Motion Compensation

1. 论文主要贡献的简洁总结 (2-3 句话)

这篇论文提出了一种名为 BasicAVSR 的强大基线模型，用于任意尺度视频超分辨率 (AVSR) 任务。该模型通过整合图像先验、增强的运动补偿和灵活的时空信息聚合策略，有效解决了 AVSR 在空间细节、时间一致性和计算效率方面的挑战。BasicAVSR 在超分辨率质量、泛化能力和推理速度方面显著超越了现有方法，并提供了适应不同应用场景的多种传播变体。

2. 关键创新或方法学方法

该论文的关键创新在于其集成了一系列精心设计的组件，以协同解决 AVSR 的核心挑战：

  • 自适应多尺度频率先验 (Adaptive Multi-scale Frequency Priors): 利用图像拉普拉斯金字塔生成多尺度频率先验，这有助于在不同尺度上更好地恢复空间细节，并可能为模型提供更丰富的纹理信息。这是将图像超分领域的有效先验知识引入视频超分的一种方式。
  • 流引导传播单元 (Flow-guided Propagation Unit): 这是一个核心的时空信息聚合机制，利用光流信息引导相邻帧的信息传播，以保持时间一致性。
  • 二阶运动补偿单元 (Second-order Motion Compensation Unit): 相比于传统的一阶运动补偿，二阶补偿能够实现更精确的相邻帧空间对齐，这对于减少运动伪影和提高细节恢复至关重要。
  • 超上采样单元 (Hyper-upsampling Unit): 能够生成尺度感知且内容无关的上采样核，这使得模型能够灵活地处理任意尺度的超分辨率任务，而无需为每个特定尺度训练单独的模型。
  • 灵活的传播变体 (Flexible Propagation Variants): 针对不同的应用需求（在线推理、有限延迟在线推理、离线任务），提供了单向RNN、带有限前瞻的单向RNN和双向RNN三种传播单元变体，极大地增强了模型的实用性和适应性。

3. 对领域潜在影响

  • 树立新的AVSR基线 (New SOTA Baseline for AVSR): BasicAVSR 在超分辨率质量、泛化能力和推理速度方面的显著提升，使其有望成为AVSR领域新的SOTA基线，为未来的研究提供一个强大的起点和比较标准。
  • 推动AVSR的实用化 (Promoting Practical AVSR): 提供了适应不同计算约束和延迟要求的传播变体，使得AVSR技术能够更好地应用于实时在线系统、流媒体服务以及离线视频处理等多种实际场景。
  • 组件化设计思想的启发 (Inspiration for Modular Design): 论文通过集成多个精心设计的组件来解决复杂问题，这种模块化的设计思想可以启发其他计算机视觉任务的研究。
  • 图像先验在视频任务中的应用 (Application of Image Priors in Video Tasks): 将图像拉普拉斯金字塔的频率先验引入视频超分，展示了跨领域知识迁移的有效性，可能鼓励更多图像处理技术在视频任务中的探索。

4. 相关领域或应用受益

  • 视频流媒体服务 (Video Streaming Services): 可以在带宽有限的情况下提供更高质量的视频内容，改善用户观看体验。
  • 视频会议/实时通信 (Video Conferencing/Real-time Communication): 提升低分辨率摄像头输入的视频质量，使远程交流更清晰。
  • 视频监控 (Video Surveillance): 增强监控视频的细节，有助于识别目标和分析事件。
  • 医学影像 (Medical Imaging): 提高低分辨率医学视频（如超声、内窥镜）的清晰度，辅助医生诊断。
  • 内容创作与后期制作 (Content Creation and Post-production): 提升旧视频素材或低分辨率拍摄内容的质量，降低制作成本。
  • 虚拟现实/增强现实 (VR/AR): 为高分辨率显示器提供高质量的视频内容，提升沉浸感。

5. 从摘要中可推断的局限性

  • 计算复杂度 (Computational Complexity): 尽管论文声称在推理速度上有所提升，但二阶运动补偿和多尺度频率先验的引入，以及RNN单元本身，可能仍然带来一定的计算开销。尤其是在处理极高分辨率或极长视频序列时，计算资源可能仍是挑战，尽管提供了不同变体来缓解。
  • 光流估计的依赖性 (Dependency on Optical Flow Estimation): 流引导传播和运动补偿都高度依赖于准确的光流估计。在快速运动、遮挡、光照剧烈变化等复杂场景下，光流估计的误差可能会影响超分辨率的性能。摘要中未提及如何处理光流估计不准确的情况。
  • 泛化能力边界 (Generalization Ability Boundaries): 尽管声称具有良好的泛化能力，但其在极端未见过的视频内容、运动模式或噪声类型上的表现仍需进一步验证。例如，在卡通动画、CG视频等与真实世界视频差异较大的数据上，其性能可能有所不同。
  • “基线”的含义 (Implication of "Baseline"): 论文将其模型称为“强大基线 (strong baseline)”，这可能暗示未来仍有进一步优化的空间，或者其设计理念更侧重于提供一个坚实的基础，而非极致的性能突破（尽管实验结果显示其超越了现有方法）。
  • 超参数调优 (Hyperparameter Tuning): 多个组件的集成可能意味着模型具有较多的超参数，其调优过程可能较为复杂和耗时。

总而言之，BasicAVSR 是一项令人兴奋的研究，它通过结合图像先验、先进的运动补偿和灵活的时空聚合策略，为任意尺度视频超分辨率领域带来了显著的进步。其对不同应用场景的适应性考虑，使其在理论和实践上都具有重要的意义。

Key Findings:

  • In this paper, we propose a strong baseline BasicAVSR for AVSR by integrating four key components: 1) adaptive multi-scale frequency priors generated from image Laplacian pyramids, 2) a flow-guided propagation unit to aggregate spatiotemporal information from adjacent frames, 3) a second-order motion compensation unit for more accurate spatial alignment of adjacent frames, and 4) a hyper-upsampling unit to generate scale-aware and content-independent upsampling kernels.
  • Through extensive experiments, we show that BasicAVSR significantly outperforms existing methods in terms of super-resolution quality, generalization ability, and inference speed.
  • Our work not only advances the state-of-the-art in AVSR but also extends its core components to multiple frameworks for diverse scenarios.

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