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图像对齐
分布 底层视觉与图像复原2生成模型与扩散1
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面向模糊到视频分解的时间特化事件-图像对齐
Time-Specialized Event-Image Alignment for Blur-to-Video Decomposition
把事件相机的微秒级时序信息用相对时间编码注意力与时间面动态形变显式对齐到任意查询时刻，为从单张模糊图恢复高帧率视频提供了可复用的时序对齐范式，也可迁移到事件引导的插帧与去模糊任务。
Pano360：从透视到全景视觉的几何一致性方法
Pano360: Perspective to Panoramic Vision with Geometric Consistency
把2D成对特征匹配的对齐任务搬到3D摄影测量空间，用相机位姿直接引导图像warping做全局对齐，并用多特征联合优化求接缝；对做全景/宽基线拼接、多视图对齐的人，这是一个可复用的「位姿引导+全局优化」范式。
DMAligner：通过基于扩散模型的视图合成增强图像对齐
DMAligner: Enhancing Image Alignment via Diffusion Model Based View Synthesis
用扩散模型做面向对齐的新视图合成，替代传统光流 warping，能处理遮挡和光照变化；DMP 模块动态区分前景背景，思路可迁移到其他需要条件生成的视觉任务。