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three-dimensional space
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新框架ESC增强了新视角合成中的3D一致性
研究人员开发了一个名为ESC的新框架，以改进从2D扩散模型生成一致的新视角。该方法通过同时生成目标视图及其对应的深度图，增强了单目视图合成的几何对齐，即使在相机发生显著变化的情况下也能实现。该系统将扩散管线条件化为源图像、源深度和目标相机射线，使其能够在3D空间中进行推理，并通过新颖的每像素深度一致性约束来强制执行空间保真度。
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新方法提高点云Transformer的效率
研究人员推出了一种名为位置锚点调优（Position Anchor Tuning, PAT）的新型参数高效微调方法，旨在提高预训练点云Transformer的推理效率。PAT通过使用令牌聚合和扩展模块来解决多头注意力和前馈网络块中的计算成本。这些模块提取代表性令牌进行处理，从而降低计算负载，然后将学习到的表示传播回原始令牌。该方法还结合了基础共享低秩适配（BSLoRA），以通过最少的训练参数实现任务特定表示的有效学习。