本文提出了一种新的可微分渲染框架，可以使用可微分函数直接渲染彩色网格，并能够从各种图像表示形式中向网格顶点及其属性反馈高效监督信号，并通过实验，证明提出的渲染器可以在三维无监督单视图重建方面实现显著改善，并能够处理基于图像的形状拟合等具有挑战性的任务。

Apr, 2019

本研究提出了一种基于深度学习技术的公园空间生成设计系统，能够根据景观元素的拓扑关系快速生成满足设计师视角的空间绿化方案，同时实现对生成的三维模型进行分析和可视化，提高系统的互动性。

Apr, 2024

通过将动态 3D 网格的可控性与新兴扩散模型的表达能力和可编辑性相结合，我们提出了一种新的方法来自动化计算机生成的视频的创作过程，并输出高质量和时间上一致的帧。

Dec, 2023

视觉计算领域因生成人工智能的出现而快速发展，介绍了扩散模型的基本数学概念、稳定扩散模型的实现细节和设计选择，以及包括个性化、条件设定、反转等在内的这些生成人工智能工具的重要方面的综述。此外，它还对基于扩散的生成和编辑的迅速增长的文献进行了全面的概述，按照生成介质的类型进行分类，其中包括 2D 图像、视频、3D 对象、运动和 4D 场景。最后，我们讨论了可用的数据集、度量标准、开放性挑战和社会影响。这个综述为研究人员、艺术家和从业者提供了一个直观的起点来探索这个令人兴奋的主题。

Oct, 2023

通过利用大型语言模型的指导进化框架，研究证明了机器学习模型的自主进化和增强设计的潜力。

Mar, 2024

通过利用现有的高度优化的硬件图形管道，我们提出了一种模块化可微渲染器设计，其性能优于以前的方法。我们的设计支持现代图形管道中所有关键操作，并在高分辨率下执行用户可编程着色和几何处理。以人脸表演捕捉为例，我们将其定义为一种反渲染问题，并展示了使用我们的工具可以高效地解决这个问题。结果表明，这种简单直接的方法在渲染结果和参考图像之间实现了出色的几何对应关系。

Nov, 2020

本文研究了扩散模型的几何属性，介绍了生成率的概念和利用不同可微的方案估计生成率的方法，并提出了一种生成曲线匹配算法，为多种图像处理任务提供了统一框架，结果表明与最近的基线方法相比，我们的方法始终能产生更好的处理效果。

Jun, 2024

本文针对扩散生成模型如何将纯噪声转化为有意义的图像进行了研究，提出了基于高维景观的动力学建模方法，揭示了不同训练数据中的场景元素所呈现的具体细节先后顺序，并提出了一种生成可解释图像变化的新方法。

Mar, 2023

本文介绍一种名为 evolvability ES 的进化算法，旨在明确且有效地优化进化能力，即进一步适应能力。实验结果显示，与梯度基础的元学习算法相比，evolvability ES 表现良好，是研究深度神经网络中可进化表示潜力的新方向。

Jul, 2019

该研究介绍了一种生成扩散模型和物理引导技术，可以生成逼真的流动状态序列，从而实现对湍流流动的时间演变的分析，为生成建模在湍流动力学复杂性研究中提供了宝贵的见解。

Jun, 2024