• 关注领域：

• AIGC
  

• 3D computer vision learning

• Fine-grained learning

• GNN

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Paper list:

今日ArXiv共更新111篇

自监督学习

DeepMIM: Deep Supervision for Masked Image Modeling

https://arxiv.org/pdf/2303.08817.pdf

微软胡翰组的工作，在Mask Image modeling的基础上引入了Deep supervision，对其性能进一步提升，

NeRF

Re-ReND: Real-time Rendering of NeRFs across Devices

https://arxiv.org/pdf/2303.08717.pdf

Meta的一篇工作．提出了一个跨设备的快速渲染预训练好的NeRF的方法．

AIGC

Zero-Shot Contrastive Loss for Text-Guided Diffusion Image Style Transf

https://arxiv.org/pdf/2303.08622.pdf

KAIST的一篇工作．实现了文本引导的zero-shot的图像风格迁移方法．

Decomposed Diffusion Models for High-Quality Video Generation

https://arxiv.org/pdf/2303.08622.pdf

中科大的一篇工作，解决了扩散模型在视频生成上的逐帧平等加噪的问题．提出shared base noise 和　shared redisual noise解耦的扩散模型，从而实现高质量的视频内容生成．