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可逆神经网络

分布目标检测与定位1鲁棒性与安全1生成模型与扩散1

Target-Aware Invertible Encoder with Reconstruction Guidance for Infrared Small Target Detection

可逆编码器将信息损失显式化为可优化量，配合仅在逆路径生效的目标感知重建调制，为小目标检测提供了一种不改变前向检测分布的表征增强手段，可迁移到其他尺度敏感检测任务。

RevINN: An End-to-End Invertible Neural Network for Reversible Adversarial Examples Generation

用可逆神经网络在小波频域直接生成可逆对抗样本，把「加扰动」和「可恢复」合成单阶段，对做对抗攻击/防御、以及需要可逆变换（如可逆水印、隐私保护图像发布）的视觉工作提供了可复用的端到端可逆架构与频域调制思路。

MaxMark: High-Capacity Diffusion-Native Watermarking via Robust and Invertible Latent Embedding

对做扩散模型溯源与版权保护的研究者，这篇给出了在潜噪声上做高容量嵌入并用可逆网络把带水印潜变量映射回近似高斯的做法，可直接复用到 LDM 生成图像的隐写与来源追踪流程中。