2025 年のコンピューター ビジョンに関する文献のトレンドに関する個人的な見解

倫理的な開示とガウススプラッティングは衰退傾向にあり、一方で提出された論文の膨大な量は、2026 年に AI が取り組むべき新たな問題となっています。

オピニオン 私はarXivや関連サイトで、コンピュータービジョンと画像合成の研究を約7年間、様々な媒体を通して追跡してきました。これは、繰り返されるパターンやトレンドの変化を識別できるほどの期間です。しかし、これらの観察結果はあくまで逸話的なものです。正直なところ、Arxivの出版物ストリームだけでも膨大な量のデータコーパスが蓄積され続けており、そこにはきっと豊富な洞察が隠されているはずです。機械学習分析を用いて、この膨大なデータコーパスを活用できれば良いのですが。現状では、私が注目したことを、より気軽に報告することしかできません。 私が最後にこの問題を検討して以来.

ボリューム11

2024年に私が観察したAI研究論文投稿の傾向の多くは、2025年にも定着しました。中でも特に注目すべきは、AI研究論文の提出数の容赦ない継続的な増加です。 ボリューム AI関連の論文自体がAIによって推進されており、 認識された危機:

2023年10月～2025年11月までのコンピュータサイエンス論文のArxiv投稿数（月間）と3ヶ月移動平均を重ねて表示. ソース

この成長率は、AI論文投稿数の指数関数的な倍増として特徴づけられ、 数年前そして、最近の AI投資熱 AI 関連の研究に利用できる資金の量と、その重要性が増しています。

2025年の完全な統計はまだ入手できていませんが、上記の集計統計は、すべての分野における全体的な増加を示しています。以下を見ると、コンピューターサイエンスが引き続き大きなトレンドに乗っており、他の分野を大きく上回っていることがわかります。

2022～2025年にかけてCS提出が増加。 ソース

籾殻を選別する

10月には、いつも大量の新しい研究発表をもたらす秋の学会シーズンの始まりが、代わりに DOS攻撃レベルの提出物の量これまであまり関心が寄せられていなかった研究分野にさらなる刺激と緊急性を与えている。 研究動向分析言い換えれば、研究現場における信号対雑音比の悪化を打破しようとする論文やリポジトリが増えているのです。

最新のものは先週、 ノベルティランク 紙 および GitHubリポジトリ LLMを微調整する Qwen3-4B-Instruct-2507 および サイバート これにより、提出された論文のバイナリ分類（以前の提出論文から「新規性」を予測する）や、ペアワイズ新規性比較（現在の提出論文の「新規性」を比較する）を実行できるようになります。

NoveltyRank システムは、投稿された論文のタイトルと概要を過去の類似論文と比較し、LLM を使用して相違点を要約し、これを微調整された Qwen3-4B モデルに渡して、その論文が「概念的に新しい」ものであるかどうかを判断します。 ソース

このような「ふるい分け」アプローチの問題点は、 意味のある変数を定義するNoveltyRankアプローチは、論文の学会採択を新規性の指標として用い、そしておそらく軽視的に、Arxivでの発表を背景指標として用いている。 負 目新しさ。

これは二つの誤った前提を前提としている。第一に、会議に採択されたすべての投稿論文は新規性、あるいは重要性を持つという前提だが、これは明らかに事実ではない。第二に、新規性自体に無条件の価値があるという前提である。提出された、おそらくはただ単に、その論文を主張するためだけに、見せかけだけの、あるいは滑稽な論文に30分も費やしたことがある人は、 「出版しなければ消滅する」割り当ては、目新しいことは大抵些細なことであり、増分作業が大抵は重要であることを知っています。

新しい論文の価値を理解することは、AIが現在取り組んでいる分野です。 非常に弱い – 長期的 コンテキスト論文は往々にして不誠実な書き方をするため、一見画期的な論文のように見えるものも、実は既存の研究のささやかな進歩に過ぎないことが明らかになることがしばしばあります。しかしながら、自動システムは、複数の誤判定をフラグ付けすることなく、また投稿者の誠実さに頼ることなく、そのようなケースに対する「直感」を養う必要があります。

倫理的な飛躍

私が持っているように 以前に観察された、Arxivのようなポータルは、 レッセフェール スクレイピングが行われており、提供されるデータダンプには詳細な情報が欠けていることがよくあります。

したがって、たとえコンピュータ サイエンスの論文を適切に代表する断面をダウンロードして特徴を抽出するためのリソースと時間があったとしても、より微妙な傾向の多くは対象にされず、分析もされなかったでしょう。

その一つは、 倫理声明の補遺; 長い 必須の包含 動物実験に関わる生物学分野では、2024 年に、コンピュータ サイエンスのカテゴリで提出された論文の最後に、提案された研究の倫理的特徴付けに向けた傾向が頂点に達しました。

逸話的に言えば、この慣行は2025年を通じて急激に減少したと私は言えます。私の推測では、AI開発に関して、現在の米国政府が熱心に規制緩和に取り組んだことで、米国内外の研究コミュニティに、法的責任から暗黙的に保護されているという一定の自由と感覚が与えられたのではないかと思います。

にもかかわらず、 対応 ディープフェイク対策規制に関しては、現在の米国政権は、2021年から23年までの時代を特徴づけた「ワイルド・ウェスト」的な姿勢の多くを事実上復活させた。ただし、その時代を特徴づけた純粋な科学的研究の文脈は、その後、熱狂的で歴史的なレベルの投資へと進化している。

生成ビデオ論文は「AIの雑多な作品」

の打ち上げと 渾源ビデオとWAN 昨年の冬に行われた生成ビデオシリーズで、AIビデオは2025年に完全に変化しました。 完全な体格のアバターを作ることの難しさ、または 説得力のあるプロフィールビューを獲得する 1人の人間が、一夜にして流されたようだ。

中国からのこの種の豊富な重量を含む放出は、 間違いなくは、今年の生成ビデオのリリースのペースを設定し、西洋の AI ビデオ アーキテクチャがはるかに検閲され、事前商業化され、規定される傾向に対して少なくとも逆の圧力をかけています。

当学校区の 堀がない この皮肉にも民主的なCCCP主導のシーンでは、数百、あるいは数千もの企業がユーザーフレンドリーなポータルを提供することで、新興の推論市場を開拓しようとしており、そのプレイヤーは civit.ai および ランポッド 多くの場合、家庭用コンピュータで実行できる手順やテクノロジーから利益を得ています。

一般的に、これらの取り組みは、最終的には市場の統合によって奪われることを期待している短期的な現金獲得です（ただし、間違いなく、そのようなことが起こった場合、創設者は偶然に圧倒的な市場シェアを獲得することに反対しないでしょう）。

同じ日常性と複製が、2025年にArxivに投稿された生成ビデオの分野にも影響を与えました。 先週観察された今年の画期的な発見によって間違いなく解放された莫大な資金をめぐって研究者たちが公に競争する中、この分野の信号対雑音比は麻痺するようなピークに達している。

とはいえ、この種の提案の大部分は、せいぜい漸進的な進歩に過ぎない。生成AIに残る核心的な問題は、今年あまり表面化していない。 アイデンティティを維持する, LoRAスタイルキャラクター描写全体を通して、出力ビデオの実行時間を長くする必要性（IDだけでなく環境やテーマなど）が維持され、改善された オーディオ生成 生成ビデオおよびビデオ編集アーキテクチャ内での操作など。

メッシュ熱が治まる

昨年、この分野では、従来のCGI（つまり、 メッシュベースの表現 1970年代に遡るようなもの、あるいは それを神経フレームワークに組み込む特に2025年後半にかけて、メッシュベースのソリューションへの推進力が大幅に減少していることがわかりました。

初期の論文群でCGIを組み込んだ多くのソリューション、特にパラメトリックな人間の「コントロール」フィギュアを扱うもの、例えば 3Dモーフィング可能なモデルは、Veo、Kling、Hunyuan、WAN など、拡散ベースの生成フレームワークの新しい機能に取って代わられた可能性があります。

同時に、 ガウススプラット これらのアプローチも、開発の停滞、または 2025 年の普及型世代の AI システムによる影に隠れることによって、あるいはその両方の影響を受けているようです。

1年前、GSplatの最初の興奮が 2023年後半の注目すべき印象は、より狭い研究分野へと収束していきました。今年は、このアプローチに伴う膨大なリソースの要求など、様々な問題に対処することを目的とした論文が相次いで発表されています。

ガウススプラッティングは「現在は行き詰まっている」と表現しますが、この技術は 1990 年代初頭にまで遡り、本質的に復活していることを忘れてはなりません。

メッシュベースのアプローチからのこの一般的な後退に対する 1 つの例外は、3D 印刷を目的としたフレームワークに AI を組み込むことへの関心が明らかに高まっていることです。

AIセキュリティに関する提出物の減少

2025 年に関する私の最終的な観察は、Arxiv のコンピュータ サイエンス セクションの「セキュリティ」投稿カテゴリで、2025 年に頻度と品質が著しく低下したことが示されており、その理由を推測するのは簡単ではないということです。

当学校区の 暗号化とセキュリティ アーカイブは、論文を掲載する場所としては常に二流の場であったと言っても過言ではない。なぜなら、この分野の研究は、当然のことながら民間部門の独占的知的財産によって占められており、学術雑誌にはほとんど掲載されず、Arxiv などの無料プラットフォームでもほとんど見られないからだ。

さらに、Arxivのこのカテゴリーへの投稿には、平均以上に多くの「落とし穴」が見られます。これは、論文の見かけ上の価値や新規性を否定したり、損なったりする、控えめに表現された自白であり、往々にして予想外の場所に埋もれています。例えば、一見センセーショナルなセキュリティ侵害手法が、実際には「ホワイトボックス」的な要素、つまり攻撃者が確保できない可能性のあるデータや手順への何らかの特権アクセスに依存している場合などが挙げられます。

2026年に期待すること

メディアは リフ 絶えず 2000年代初頭のドットコムバブルと崩壊の繰り返しとして、第1世代AIブームを批判する声もある（ 一部反対意見）これは実際には一種の偽りの安全保障を表しているように思われます。インフラ、投資、文化といった面で および 研究によれば、人類の歴史においてこのような時期はおそらくなかったと言えるでしょう。

したがって、2026 年に研究現場がどのような方向に向かうのかを予測することは困難ですが、通常どおり、2025 年の執着とトレンドの特定の「刻印」がそれらを区別しながら、現在から 4 月の間にいくつかの長期的な取り組みが最高潮に達するでしょう。

Arxivや他のポータルにおける投稿量の危機を解決する可能性がある一つの展開は、AIによって生成された/支援された論文の禁止またはチェックである。 Arxivは最近レビュー論文のために制定されました しかし、AIが論文にどの程度関与しているかを定量化するのは難しいかもしれない。なぜなら、AIは 研究文化に浸透した （と ピアレビュー) は、他の領域に侵入したのと同じくらい、媒体を根本的に変えるのではなく、（既存の）コップ一杯の水全体に影響を及ぼす「インク」の一滴として侵入したのです。

初版発行日：22年2025月XNUMX日（月）