チューリング、世界最高峰 コンピュータ・ビジョン分野のトップカンファレンス「CVPR 2026」にて2本の論文が採択

Turing株式会社（東京都大田区、代表取締役：山本 一成、以下「チューリング」）は、コンピュータービジョン分野の国際会議「CVPR 2026（Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2026）」において、当社研究開発チームによる2本の論文が採択されたことをお知らせします。

　CVPRは、コンピュータービジョン分野に関する世界最高峰の学会の一つです。毎年、世界中の大学・研究機関・企業から多数の論文が投稿され、厳格な査読を経て採択論文が決定されます。画像理解やマルチモーダル学習など幅広いテーマを扱い、当該分野を代表する学術イベントとして位置づけられています。

採択論文①

Text-Printed Image: Bridging the Image-Text Modality Gap for Text-centric Training of Large Vision-Language Models

概要

　本論文では、実画像を用いず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「Text-Printed Image」を提案しました。この手法は、与えられたテキストを白地キャンバス上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持したまま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な学習を実現できることを確認しました。

論文リンク(arXiv): 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: Physical Prior-guided Gaussian Splatting for Photometrically Consistent Urban Reconstruction

概要

　本論文は、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ていましたが、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条件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を示しました。

　このたび採択された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。チューリング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行きます。

チューリングについて

　チューリングは、完全自動運転の開発に取り組むスタートアップです。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。

会社概要

会社名　：Turing株式会社（読み：チューリング、英語表記：Turing Inc.）
所在地　：東京都大田区平和島6丁目1ー1 東京流通センター物流ビルA棟AE2-1-2
代表者　：代表取締役 ⼭本⼀成
設⽴　　：2021年8⽉
事業内容：完全自動運転システムの開発
URL　　：https://tur.ing/

採⽤情報

チューリングは、日本発の完全自動運転実現により世界を変える仲間を積極的に募集しています。ぜひ採用ページをご覧ください。また、オープンオフィスやテックトーク等のイベントも定期的に開催しています。詳しくはConnpassページをご覧ください。

報道機関からのお問い合わせ先

広報担当（阿部）：pr@turing-motors.com