飯塚里志（准教授）の論文が、画像の認識・理解シンポジウムMIRU2026にて、最高位の賞であるMIRU長尾賞（最優秀論文賞）を受賞しました。MIRU2026にはおよそ1,000件の応募があり、その中から選ばれるトップの賞の受賞となります。
"Improving Image-to-Image Translation via a Rectified Flow Reformulation"
Satoshi Iizuka, Shun Okamoto, Kazuhiro Fukui
入力チャネルを拡張してノイズ混合画像を加えるだけのシンプルな手法で、既存の画像対画像変換モデルを高速かつ汎用性の高い連続時間輸送モデルへと理論的に拡張した、生成分野に大きなインパクトを与えうる研究として高く評価されました。
論文はこちら：
https://arxiv.org/abs/2603.20186
本論文は、9月に開催される国際学会ECCV2026でも発表予定です。
ECCV2026：https://eccv.ecva.net/
受賞詳細について：
https://miru-committee.github.io/miru2026/author/award/
