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低秩表示
分布 生成模型与扩散1底层视觉与图像复原1
01 02
SeeU：通过 4D 动态感知生成看见未见世界
SeeU: Seeing the Unseen World via 4D Dynamics-aware Generation
将稀疏单目 2D 帧重建为 4D 世界，在低秩表示上学习连续动态并施加物理约束，再重投影到任意时间与视角生成未见内容；这种 2D→4D→2D 框架可复用于视频外推、新视角生成与视频编辑等任务。
基于高斯泼溅的低秩张量表示用于多维图像恢复
Gaussian Splatting-based Low-Rank Tensor Representation for Multi-Dimensional Image Recovery
用2D/1D高斯泼溅参数化张量奇异值分解中的潜变量张量与变换矩阵，为多维图像提供连续、紧凑且能捕捉局部高频信息的表示，可迁移到高光谱/视频等低层复原任务中替代固定基变换。