计算机视觉顶会CVPR的论文提交流向，通常反映了领域内的研究重点。

CVPR 2025的投稿量增长了13%，达到13008篇，参与作者超4万人。

在海量投稿中，有三个方向的热度尤为突出，CVPR官方近日发文特别说明，一起来看看。

热点一：基于多视图与传感器的三维重建 (3D from Multi-View and Sensors)

计算机视觉研究正从单一图像或2D渲染，迈向更复杂、更真实的三维世界评估。

自2020年NeRF (Neural Radiance Fields) 技术问世以来，利用深度网络进行三维重建的研究浪潮便一发不可收拾。

CVPR 2025项目联合主席、俄勒冈州立大学副教授Fuxin Li指出：“NeRF的出现开辟了新赛道，如今大火的高斯泼溅 (Gaussian Splatting) 技术进一步推动了这一趋势。

计算机视觉与计算机图形学正在加速融合，神经渲染（Neural Rendering）相关的研究显著拉动了3D方向论文的增长。”

值得注意的是，尽管深度学习（DL）在许多CV领域已无处不在，但在传统的三维重建流程中（如COLMAP及其衍生版本GLOMAP），DL的应用尚不普遍，甚至热门的高斯泼洒本身也并非纯粹的DL方法。

然而，诸如CVPR 2025最佳论文候选的VGGT等端到端DL三维重建方法正以惊人的速度涌现，有望带来更高效率和更优效果的三维场景理解与生成。

热点二：图像与视频合成 (Image and Video Synthesis)

从静态图片到动态视频，内容生成技术正以前所未有的速度进化。

今年的CVPR 2025，图像与视频合成再次成为投稿量最大的类别之一，反映出学术界与工业界对此方向的巨大热情。

Phillip Isola教授提到：“今年商业聊天机器人的一大趋势是多模态化，它们不仅能分析和生成文本，还能处理图像甚至视频。”

这背后离不开图像与视频合成技术的飞速发展。从生成更高分辨率的图像，到应用于医学等专业领域，再到通过文本等方式实现更精准的内容控制，以及确保视频内容的3D一致性，相关研究正在全面开花。

CVPR上展示的这些前沿方法，正为构建完整的交互式虚拟世界铺平道路。想象一下，未来我们或许能一键生成媲美真实、且可自由交互的数字环境，这将对游戏、电影、模拟仿真等领域产生颠覆性影响。

热点三：多模态学习、视觉、语言与推理 (Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning)

这些主题在征稿中分开列出，但合并来看，构成了投稿量最大的类别之一，显示出其作为新兴趋势的潜力。

正如大型语言模型（LLM）整合了自然语言处理（NLP）的多个子领域，视觉语言模型（VLM）也开始在计算机视觉的多个任务中发挥重要作用。

虽然在目标检测、图像分割等特定任务上，专门的纯视觉模型（如现代的YOLO系列）可能在速度和精度上仍有优势，但VLM已经在OCR等领域展现出SOTA性能。

我们可以预见，VLM未来将在更多视觉任务中取得领先地位。不过，与轻量级模型相比，VLM的延迟问题仍需关注。

最后

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