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Le papier présente Prompt-SID, un cadre d'apprentissage auto-supervisé pour le débruitage d'images uniques qui préserve les détails structurels grâce à un modèle de génération de représentations basé sur la diffusion latente et un mécanisme de réjouissance d'échelle, surpassant les méthodes existantes sur divers jeux de données synthétiques et réels.
L'article présente LaVCa, une méthode innovante utilisant des modèles de langage pour générer des légendes naturelles précises décrivant la sélectivité des voxels du cortex visuel, surpassant ainsi les approches précédentes en révélant des différenciations fonctionnelles fines et des représentations de concepts multiples.
Cette étude propose une méthode de classification des sous-types de gliomes atteignant une précision de 99,25 % en fusionnant des images IRM multimodales prétraitées via une architecture UNET 2D/3D et une technique de moyenne pondérée, puis en les soumettant à un modèle ResNet50.
Cet article propose LOOP, une nouvelle méthode d'apprentissage par renforcement pour le fine-tuning des modèles de diffusion texte-à-image, qui combine les techniques de réduction de variance de REINFORCE avec la robustesse de PPO afin d'optimiser le compromis entre efficacité des échantillons et performance finale.
Cet article propose un modèle d'apprentissage profond géométrique basé sur les transformers et des repères anatomiques sur des maillages tétraédriques pour améliorer le diagnostic de la maladie d'Alzheimer et prédire la positivité à l'amyloïde chez les patients à risque moyen, offrant ainsi une alternative non invasive et précise aux examens TEP coûteux.
Le papier présente Snapmoji, un système qui génère instantanément des avatars 3D animables et personnalisables via une « dual-stylisation » combinant l'adaptation de domaine gaussienne et l'application d'un second style, tout en préservant l'identité de l'utilisateur et en permettant un rendu fluide sur mobile.
Ce papier présente SceneEval, un cadre d'évaluation et un benchmark de 500 scènes conçu pour mesurer de manière complète et interprétable la cohérence sémantique des scènes intérieures 3D générées à partir de texte, en évaluant à la fois les exigences explicites et les attentes implicites de plausibilité.
Cet article propose une méthode d'apprentissage rétrocompatible qui améliore la capacité discriminative des nouveaux modèles de recherche en assouplissant les contraintes d'alignement grâce à l'introduction de perturbations sur les prototypes des anciennes caractéristiques, évitant ainsi le coûteux processus de recalcul des embeddings.
Cet article propose une méthode unifiée pour la reconstruction 3D de deux mains à partir d'images monoculaires, combinant un encodeur d'alignement fusionnant des priors hétérogènes de modèles de vision fondamentaux pour l'alignement 2D et un modèle de diffusion sans pénétration pour garantir des interactions spatiales réalistes et robustes aux occlusions.
Cet article présente un nouveau modèle de complétion d'instances par nuage de points qui intègre des contraintes de scène via un mécanisme d'attention croisée pour améliorer la qualité et la plausibilité des reconstructions, et introduit le jeu de données ScanWCF pour évaluer cette tâche dans des scènes intérieures.
Cet article présente LEL, un cadre d'apprentissage d'ensemble contraint par la continuité de Lipschitz qui améliore la stabilité, la précision et la robustesse de la reconnaissance des émotions à partir de signaux EEG intra-sujets en combinant des mécanismes d'attention basés sur les Transformers avec une stratégie de fusion optimisée, validée par des résultats supérieurs sur trois jeux de données publics.
Ce papier propose un cadre de communication orienté tâche, baptisé O-VIB, qui utilise un encodeur à goulot d'information variationnel avec contrainte orthogonale et détermination automatique de la pertinence pour compresser efficacement les caractéristiques multi-vues et permettre une localisation visuelle précise sur des plateformes mobiles aux ressources limitées dans des environnements urbains.
Ce papier présente DeepSparse, un modèle fondation innovant pour la reconstruction CBCT à vues éparses, qui intègre une architecture DiCE et une stratégie de préentraînement HyViP pour surmonter les limites des méthodes existantes en matière de qualité d'image, de généralisation et de coût computationnel, permettant ainsi une imagerie médicale plus sûre et efficace.
Ce papier présente M³CAD, un benchmark complet et multimodal de 30 000 images conçu pour faire progresser la recherche sur la conduite autonome coopérative générique, en évaluant des tâches multiples et en proposant une nouvelle approche de fusion adaptative pour optimiser l'équilibre entre efficacité de communication et précision de perception.
Ce papier présente FoldNet, une approche qui génère un jeu de données synthétique basé sur des points clés et des textures réalistes pour entraîner, via l'apprentissage par imitation en boucle fermée et la méthode KG-DAgger, une politique de pliage de vêtements généralisable et robuste atteignant un taux de réussite de 75 % dans le monde réel.
Le papier présente MTVCraft, un cadre pionnier qui tokenise directement les séquences de mouvement 3D en tokens 4D pour animer des personnages à partir d'images, surpassant les méthodes existantes basées sur des poses 2D grâce à une meilleure généralisation zéro-shot et un contrôle plus flexible.
Cet article propose un cadre unifié d'apprentissage méta profond et déroulé qui améliore la reconstruction et la synthèse d'IRM multi-bobines et multi-modalités en adaptant rapidement un algorithme d'optimisation convergent à divers schémas d'échantillonnage et combinaisons de modalités.
Ce papier présente EgoDex, le plus grand ensemble de données à ce jour pour la manipulation dextre, constitué de 829 heures de vidéos egocentriques annotées avec des poses 3D des mains collectées via Apple Vision Pro, afin de pallier le manque de données à grande échelle et de faire progresser l'apprentissage par imitation en robotique.
Le papier présente Vid2World, une méthode générale qui transforme des modèles de diffusion vidéo pré-entraînés en modèles de monde interactifs en adaptant leur architecture pour la génération autoregressive et en intégrant un mécanisme de guidage causal pour améliorer le contrôle par les actions.
Cet article présente une nouvelle approche « solveur dans la boucle » qui couple un prior génératif 3D pré-entraîné avec un solveur rigoureux d'équations intégrales de frontière pour reconstruire avec précision des interfaces 3D complexes en tomographie par impédance électrique, en imposant les lois physiques comme contraintes strictes tout en régularisant le problème inverse via un espace latent géométrique appris.