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数据策展
分布 自监督与表征学习1生成模型与扩散1
01 02
追寻面向视觉预训练的像素监督
In Pursuit of Pixel Supervision for Visual Pre-training
把数据策展（self-curation）当作与 MAE 预训练目标同等重要的一环：在 2B 网络图像上筛选空间结构信号更强的样本，可显著提升单目深度估计、前馈 3D 重建、分割等密集预测任务的表征质量，为视觉基础模型的预训练数据配方提供可复用思路。
DiffusionHarmonizer：以在线扩散增强器连接神经重建与照片级真实感仿真
DiffusionHarmonizer: Bridging Neural Reconstruction and Photorealistic Simulation with Online Diffusion Enhancer
把预训练多步图像扩散模型蒸馏成单步、时序条件化的在线增强器，可直接套在 NeRF/3DGS 渲染结果之后做后处理，为神经重建的新视角伪影与插入物体光照不匹配提供可复用的实时修复方案。