三维数字人生成和编辑在数字孪生、元宇宙、游戏、全息通讯等领域有广泛应用。传统三维数字人制作往往费时耗力，近年来研究者提出基于三维生成对抗网络（3D GAN）从 2D 图像中学习三维数字人，极大提高了数字人制作效率。
该论文的第一作者和通讯作者均来自北京大学王选计算机研究所的 MIPL实验室，第一作者为博士生徐铸，通讯作者为博士生导师刘洋。MIPL 实验室近年来在 IJCV、CVPR、AAAI、ICCV、ICML、ECCV 等顶会上有多项代表性成果发表，多次荣获国内外 CV 领域重量级竞赛的冠军奖项，和国内外知名高校、科研机构广泛开展合作。
随着大型语言模型（LLMs）的进步，多模态大型语言模型（MLLMs）迅速发展。它们使用预训练的视觉编码器处理图像，并将图像与文本信息一同作为 Token 嵌入输入至 LLMs，从而扩展了模型处理图像输入的对话能力。这种能力的提升为自动驾驶和医疗助手等多种潜在应用领域带来了可能性。
近年，短视频生态的赛道迅猛崛起，围绕短视频而生的创作编辑工具在不断涌现，美图公司旗下专业手机视频编辑工具 ——Wink，凭借独创的视频画质修复能力独占鳌头，海内外用户量持续攀升。
多模态大模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）在不同的任务中表现出了令人印象深刻的能力，尽管如此，这些模型在检测任务中的潜力仍被低估。
针对视觉-语言预训练（Vision-Language Pretraining, VLP）模型的对抗攻击，现有的研究往往仅关注对抗轨迹中对抗样本周围的多样性，但这些对抗样本高度依赖于代理模型生成，存在代理模型过拟合的风险。
两年一届的ECCV录用结果终于揭晓了！刚刚，ECCV组委会公布了录用论文名单，共有2395篇论文被录用。
近年来，具身智能（如自动驾驶和机器人等自主智能体）取得了迅猛发展。
多模态，已经成为大模型最重要的发展方向之一。
