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双曲空间
分布 图像编辑与可控生成1自监督与表征学习1
01 02
基于组合可解释性的内在概念提取
Intrinsic Concept Extraction Based on Compositional Interpretability
把双曲空间的层次建模引入单图概念学习，为个性化/概念定制生成提供可组合、可解耦的概念嵌入，可直接用于少样本概念注入与属性编辑。
双曲 Busemann 神经网络
Hyperbolic Busemann Neural Networks
把 MLR 和全连接层搬到双曲空间（BMLR/BFC），为需要建模层级/树状结构的视觉表征（如类别层级分类、细粒度识别、图结构视觉数据）提供可直接替换的层，且参数更紧凑、批量计算更高效。