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Moomins
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新的MUMINS框架可合成具有不确定性映射的医学图像
研究人员开发了MUMINS，一种新颖的医学图像合成扩散框架，解决了预测解剖学变化的挑战。该方法联合合成基线扫描及其后续残差，在单个过程中生成下一状态扫描，同时生成空间不确定性图。MUMINS在每个去噪步骤中使用基线扫描作为软锚点，并学习不确定性图来突出易出错的区域，在肺部CT和脑部MRI数据集上优于现有的最先进方法。
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微软AI根据“白马”照片搜索生成姆明图像
当用户在照片库中搜索“白马”时，微软的AI能力得到了展示。AI根据查询生成了一张与姆明（一种虚构的巨魔家庭）相关的图像。
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MooMIns 使用高斯泼溅法从单张图像进行 3D 对象重建
研究人员开发了 MooMIns，一种基于高斯泼溅法的新型方法，可从单张单目图像中重建 3D 对象并估计其姿态。该方法利用了当物体有多个实例排列在箱子中时存在的隐式多视图几何。MooMIns 使用 SAM3 实例分割掩码和修改后的运动恢复结构 (Structure from Motion) 流程进行初始化，实现了真正的基于几何的重建，而无需依赖可能导致幻觉的训练数据先验。