神经表面重建中的关键正则化技术
通过 MMR-Mamba 框架中 Mamba 和空间频率信息融合，从辅助模态获取的信息，实现了多对比度 MRI 加速成像和高质量重建目标图像，通过创新的策略有效融合了空间和频率领域的特征，避免冗余信息的引入。
Jun, 2024
神经隐式函数在计算机视觉、图形等多个领域具有重要意义，但缺乏全面数据集和大量计算资源限制了其发展和分析。为了解决这些挑战，我们引入了 “隐式动物园”：一个需要数千个 GPU 训练天数的大规模数据集，旨在推动该领域的研究和开发。通过使用 Implicit-Zoo，我们展示了两个直接好处：(1) 学习变压器模型的令牌位置；(2) 直接回归 2D 图像相对于 NeRF 模型的 3D 相机姿势。这进而提高了图像分类、语义分割和 3D 姿势回归三个任务的性能，为研究开辟了新的途径。
Jun, 2024
通过使用高分辨率卫星影像，我们提出了一种完全自动化的流程来从图像中提取道路网络，结果表明与 OpenStreetMap 数据相比，该方法能够提供最新的道路设计和精确的道路位置。
Jun, 2024
提出一种新的多模态条件对抗扩散模型（MCAD），从多模态输入（包括低剂量正电子发射计算机断层摄影图像和临床表格）中重建标准剂量正电子发射计算机断层摄影图像，通过多模态条件编码器（Mc-Encoder）、有噪声与多模态特征融合的条件扩散过程以及多模态掩码文本重建（M3TRec）来实现，实验结果显示该方法在定性和定量上达到了最先进的性能。
Jun, 2024
我们提出了一种新的方法来通过 Cryo-Electron Microscopy 技术从 2D 图像中估计蛋白质等大分子复合物的 3D 结构，该方法采用多头架构作为一种姿态编码器，以一种摊销的方式推断出每个图像中多个可能的姿态，并通过自动解码方式对姿态进行修正，实验证明我们的方法能够处理任务的初期高不确定性，快速并准确地收敛。
Jun, 2024
通过 StyleGAN 反演技术，我们介绍了一种名为 StyleFeatureEditor 的新方法，可以在 w-latents 和 F-latents 两个潜变量空间中进行编辑，实现了对细节的精确重建和修改。与现有的编码方法相比，我们的模型在重建质量上表现优秀，并能够处理具有挑战性的领域外示例。
Jun, 2024
冷冻电子显微术是一种确定蛋白质和病毒等生物分子三维结构的重要技术。本文探索了 cryoAI 管道中收敛问题的出现和持久性以及等变的摊解推理对增强收敛的影响，研究发现在模拟数据上，集成了等变编码器的管道不仅收敛更快、更频繁，而且在姿态估计准确度和重建体积的分辨率方面表现出优越性。值得注意的是，$D_4$- 等变编码器使对称损失变得多余，从而允许更高效的重建管道。
Jun, 2024
我们介绍了一种从多视图图像重建高保真度表面的技术，该技术使用新的基于点云的表示方法 - 双极子求和，该方法泛化了绕线数以允许在具有嘈杂或异常点的点云中进行任意点属性的插值。
May, 2024
Blaze3DM 是一种新颖的方法，通过集成紧凑的三平面神经场和强大的扩散模型，实现快速且高保真度的生成，用于解决 3D 医学逆问题，它在计算效率上显著提高了现有方法的性能（比以前的工作快 22~40 倍）。
May, 2024