盲图像去模糊（BID）在计算机视觉和相关领域得到了广泛的研究。现代 BID 方法可以分为两类：使用统计推断和数值优化处理单个实例的单实例方法，以及训练深度学习模型以直接对未来实例进行去模糊的数据驱动方法。数据驱动的方法可以摆脱推导精确模糊模型的困难，但从根本上受到训练数据的多样性和质量的限制——收集足够表达和真实的训练数据是一个长期的挑战 ...

无监督地生成具有各种外观和可控几何形状的 3D 感知服装人体对于创建虚拟人体化身和其他 AR/VR 应用非常重要。现有的方法要么仅限于刚性对象建模，要么不具有生成性，因此无法生成高质量的虚拟人并为其设置动画。在这项工作中，我们提出了 AvatarGen，这是第一种方法，不仅能够实现具有高保真外观的几何感知服装人体合成，而且能够解开人体动画的可控性，同时只需要 2D 图像进行训练 ...

自监督预训练（SSL）的进步极大地推进了学习可转移时间序列表示的领域，这对于增强下游任务非常有用。尽管有效，但大多数现有工作都难以实现跨域 SSL 预训练，错过了集成来自不同域的模式和功能的宝贵机会。主要挑战在于不同领域的时间序列数据的特征存在显着差异，例如通道数量和时间分辨率尺度的变化 ...

在基础模型中实现智能代理行为的核心部分是使它们能够在更多计算或交互可用时反思自己的行为、推理并纠正错误。即使是最强大的专有大语言模型（LLM）也没有完全表现出连续改进其响应的能力，即使在明确告知他们犯了错误的情况下也是如此。在本文中，我们开发了 RISE：Recursive IntroSpEction，这是一种微调 LLM 以引入此功能的方法，尽管之前的工作假设这种功能可能无法实现 ...

图像模糊是指图像的整体清晰度下降的退化。图像模糊是由多种因素引起的。此外，在图像采集过程中，噪声可能会添加到图像中 ...

剪刀石头布（RPS）是一种循环支配游戏，不仅是一种流行的儿童游戏，也是研究非合作战略交互决策的基本模型系统。本文针对没有博弈论背景的物理系学生，介绍了纳什均衡和进化稳定策略的概念，并回顾了最近关于迭代 RPS 非均衡性质的一些理论和实证研究，包括集体循环、条件响应促进合作的模式和微观机制。我们还介绍了几个动态过程来说明 RPS 作为生态系统物种竞争和经济市场价格循环的简化模型的应用 ...

扩散模型擅长对复杂的多模态轨迹分布进行建模，以进行决策和控制。最近提出了奖励梯度引导去噪，以生成最大化可微奖励函数和扩散模型捕获的数据分布下的可能性的轨迹。奖励梯度引导去噪需要一个适合干净样本和噪声样本的可微奖励函数，限制了其作为通用轨迹优化器的适用性 ...

点云配准是大规模3D场景扫描和重建的基本问题。在深度学习的帮助下，注册方法有了显着的发展，达到了近乎成熟的阶段。随着神经辐射场（NeRF）的引入，它以其强大的视图合成能力成为最流行的3D场景表示 ...