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AI Background Remover：图像质量与边缘精度
介绍：AI background remover 在运行良好时几乎像魔法一样令人惊叹——而在失效时则令人沮丧。差异通常归结为两个细微的……
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[Paper] 基于矩的 3D Gaussian Splatting：通过无序独立透射解决体积遮挡
3D Gaussian Splatting（3DGS）的最新成功通过实现快速优化和实时渲染高质量辐射，重新塑造了新视角合成。
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[Paper] V-RGBX：视频编辑对内在属性的精确控制
大规模视频生成模型在对真实场景的逼真外观和光照交互建模方面展现了显著潜力。然而...
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[Paper] Particulate: 前馈 3D 对象关节化
我们提出了 Particulate，这是一种前馈方法，给定单个静态的日常物体 3D 网格，直接推断出其底层结构的所有属性。
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[论文] AnchorDream：重新利用 Video Diffusion 用于具身感知的机器人数据合成
大规模且多样化的机器人示范数据的收集仍然是模仿学习的主要瓶颈，因为真实世界的数据获取成本高且 s...
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[Paper] Structure From Tracking：蒸馏结构保持的运动用于视频生成
现实是一场在刚性约束与可变结构之间的舞蹈。对于视频模型而言，这意味着生成既保持保真度又保持结构的运动……
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[Paper] 不确定感知域适应用于临床照片中的白癜风分割
在常规临床照片中准确量化白癜风的范围对于纵向监测治疗反应至关重要。我们提出一种可信的，f...
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[Paper] MatAnyone 2：通过学习式质量评估器实现视频抠图的规模化
视频抠图仍受限于现有数据集的规模和真实感。虽然利用分割数据可以提升语义稳定性，但缺乏 effe...
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[Paper] 模糊指纹：对 AI 图像指纹 鲁棒性的系统评估
模型指纹检测技术已经成为一种有前景的方法，用于将 AI 生成的图像归属到其源模型，但它们的鲁棒性仍然...
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[Paper] 通过 Diffusion-Based Domain Adaptation 缩小细胞计数中的 Domain Gap
生成逼真的合成显微图像对于在标签稀缺的环境中训练深度学习模型至关重要，例如在细胞计数等任务中。
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[Paper] SVG-T2I：在无变分自编码器的情况下扩展文本到图像潜在扩散模型
基于视觉基础模型（Visual Foundation Model，VFM）表征的视觉生成提供了一条极具前景的统一路径，用于整合视觉理解、感知……