1. 三维视觉与动态建模

3D高斯散射技术：作为NeRF的替代方案，通过结构化高斯表示实现更快的渲染速度和动态场景重建，例如Scaffold-GS框架和Deformable 3D Gaussians在单目视频中的应用。
神经辐射场（NeRF）优化：研究集中在提升动态场景建模能力及实时渲染效率，如人体新视角合成和场景编辑。

2. 多模态大语言模型（MLLM）与视觉融合

视觉-语言协同：通过多模态协作机制（如mPLUG-Owl2）提升模型对图像和视频的理解能力，并探索消除多模态幻觉问题。
开放词汇目标检测：如YOLO-World将开放词汇能力引入实时检测框架，支持动态扩展检测类别。

3. 目标检测与实时算法优化

实时检测框架：基于DETR的模型（如DETRs Beat YOLOs）在速度和精度上取得突破，支持自动驾驶等实时场景。
跨域与零样本检测：解决日夜场景域适应问题，提升模型在未知环境中的泛化能力。

4. 生成模型与图像编辑技术

扩散模型创新：应用于图像生成（如InstanceDiffusion）、风格迁移和超分辨率重建，同时结合解耦表示学习提升可控性。
3D内容生成：如GaussianEditor实现快速3D场景编辑，支持高保真动态建模。

5. 自适应学习与跨域泛化

域适应与增量学习：针对数据分布差异和动态环境，开发自适应算法（如Boosting-Zero-Shot方法）。
元学习与自监督：减少对标注数据的依赖，提升模型在有限数据下的表现。

6. 图像分割与医学影像分析

实例与语义分割：基于Transformer的模型（如Mask R-CNN改进版）提升多类别分割精度，尤其在医学影像中用于病灶定位。
多尺度特征融合：结合注意力机制优化细节处理，如DeepLab系列在复杂场景下的应用。

7. 视频分析与行为理解

动作与行为识别：利用时序建模技术分析视频中的复杂动作，应用于安防监控和自动驾驶。
目标跟踪与场景理解：结合多传感器数据（如IMU）实现鲁棒的目标跟踪与场景重建。

8. 模型轻量化与边缘计算

分布式推理框架：如DistriFusion加速高分辨率扩散模型推理，适配移动端设备。
网络压缩技术：通过剪枝、量化等方法减少模型参数量，提升部署效率。

总结与趋势

当前研究呈现两大特点：
技术融合：如3D建模与生成模型结合、多模态与大语言模型协同；
实用化导向：聚焦实时性（自动驾驶、机器人）、鲁棒性（跨域适应）和可解释性（医学诊断）。