다중 모달 작업 정렬(MTA): 향상된 BEV 인식 및 캡션 생성을 위한 통합 프레임워크
본 논문에서는 BEV 인식과 캡션 생성 작업 간의 간극을 해소하여 두 작업 모두에서 최첨단 성능을 달성하는 새로운 멀티모달 작업 정렬(MTA) 프레임워크를 제안합니다.
自動運転におけるBEV知覚とキャプションのためのマルチモーダルタスクアラインメント：MTA
本稿では、BEV（鳥瞰図）ベースの知覚とキャプションの両方のタスクのパフォーマンスを向上させる、マルチモーダルタスクアラインメントフレームワークであるMTAを提案する。
Multimodal Task Alignment (MTA): Enhancing Bird's-Eye View Perception and Captioning for Autonomous Driving by Aligning Visual and Language Modalities
Aligning visual and language modalities in autonomous driving systems significantly improves both the accuracy of 3D perception tasks and the quality of generated captions, as demonstrated by the MTA framework.
基於體素聚合特徵合成的模擬 3D 推理高效密集映射
本文提出了一種名為體素聚合特徵合成 (VAFS) 的新型高效密集三維映射方法，該方法利用模擬環境中可用的資訊來建立用於代理研究的真實語義觀察結果，並顯著減少了密集三維映射所需的計算量，使其在更廣泛的領域（包括需要即時更新的研究）中變得可行。
Voxel-Aggregated Feature Synthesis: 시뮬레이션된 3D 추론을 위한 효율적인 고밀도 매핑
시뮬레이션 환경에서 고밀도 3D 매핑 알고리즘의 계산 효율성을 높이기 위해 기존의 프레임별 임베딩 방식 대신 합성 뷰 생성 및 복셀 집계를 활용하는 VAFS(Voxel-Aggregated Feature Synthesis) 기법을 제안한다.
シミュレーション環境における効率的な高密度マッピングを実現するボクセル集約型特徴合成
シミュレーション環境における高密度3Dマッピングの計算コストを大幅に削減する、ボクセル集約型特徴合成（VAFS）と呼ばれる新しいアプローチが提案されている。
Voxel-Aggregated Feature Synthesis: A Novel Approach to Efficient Dense 3D Mapping in Simulation for Agentic Research
Voxel-Aggregated Feature Synthesis (VAFS) is a novel method for dense 3D mapping in simulated environments that leverages ground truth point cloud data to achieve faster and more accurate semantic mapping compared to traditional fusion-based approaches.
동적 카메라 기반 모션 확산 유도 3D 전역 HMR: DiffOpt 프레임워크 소개
본 논문에서는 모션 디퓨전 모델을 활용하여 동적 카메라로 촬영된 영상에서 더욱 정확하고 사실적인 3D 전역 인체 모션을 복원하는 새로운 프레임워크인 DiffOpt를 제안합니다.
動的カメラを用いたモーション拡散誘導型3DグローバルHMR
本稿では、単眼動画から3D人体メッシュとモーションを再構成する際に、モーション拡散モデルを事前確率として活用することで、従来手法よりも正確かつ自然なモーション復元を実現する、DiffOptと呼ばれる新たなフレームワークを提案する。
FitDiT：透過提升真實服裝細節以實現高擬真虛擬試衣
FitDiT 是一種基於擴散模型的全新虛擬試衣方法，透過強化高解析度紋理細節、引入頻域學習和採用擴張鬆弛遮罩策略，有效解決了現有方法在處理複雜紋理和尺寸不匹配服裝方面的挑戰，顯著提升了虛擬試衣的真實感和準確性。
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