チューリング、世界最高峰のコンピュータ・ビジョン学会「CVPR 2026」で2本の論文が採択

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チューリングが「CVPR 2026」で快挙
採択論文1：Text-Printed Image
採択論文2：P2GS
自動運転技術への貢献と今後の展望
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チューリングが「CVPR 2026」で快挙

Turing株式会社が、世界最高峰のコンピュータ・ビジョン分野の国際会議「CVPR 2026」で2本の論文が採択されたことを発表しました。CVPRは、画像理解やマルチモーダル学習など幅広いテーマを扱う、この分野における代表的な学術イベントです。

採択論文1：Text-Printed Image

1本目の論文「Text-Printed Image: Bridging the Image-Text Modality Gap for Text-centric Training of Large Vision-Language Models」は、実画像を使わずにテキスト記述のみで大規模視覚-言語モデルを強化する新手法を提案しています。この手法は、与えられたテキストを白地のキャンバスにそのまま描画して合成画像化することで、テキストの意味を保ちつつ既存の画像学習パイプラインに組み込める点が特長です。複数のモデルとベンチマークによる検証で、拡散モデルによる生成画像を用いるよりも効果的にテキスト中心の学習を実現できることが確認されました。

詳細はこちらをご覧ください。

論文リンク: https://arxiv.org/abs/2512.03463
テックブログ: https://zenn.dev/turing_motors/articles/017e6d6253632f

採択論文2：P2GS

2本目の論文「P2GS: Physical Prior-guided Gaussian Splatting for Photometrically Consistent Urban Reconstruction」は、複数の条件で撮影された画像から、高品質な3次元空間を再構成する新手法「P2GS」を提案しました。従来の手法では、カメラごとの明るさや色の違いがそのまま3次元モデルに混ざり込み、不自然な明暗差や色ずれが生じることがありましたが、本手法はそれらを解消し、実際の空間の明るさをより正確に推定できます。異なるカメラや明るさの条件下でも一貫した見た目を保つ3次元再構成が可能となり、自動運転シミュレーションなどに適した安定した仮想環境を実現できることが示されました。

自動運転技術への貢献と今後の展望

今回採択された2本の論文は、大規模モデル学習やシミュレータ環境の高度化を通じて、開発プロセスの効率化にも貢献し、より安全かつ安定した自動運転システムの構築に寄与するものです。Turing株式会社は今後も最先端の研究開発を継続し、完全自動運転の実現に向けた技術基盤の強化を進めていくとしています。同社は、環境認識から経路計画、運転制御までを単一のAIで行うE2E（End-to-End）自動運転AIと、人間社会の常識や背景、文脈の理解を獲得した大規模基盤モデルを同時に開発し、これらを統合することで、あらゆる条件下において車が人間の代わりに運転操作を行う「完全自動運転」の実現を目指しています。