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最优控制
VDFE：基于非侵入式视频扩散先验的差异感知3D场景编辑，实现多视图一致性与高效性
VDFE: Difference-Aware 3D Scene Editing with Non-Intrusive Video Diffusion Priors for Multi-View Consistency and Efficiency
将视频扩散模型作为非侵入式先验，通过最优控制优化无噪声编辑轨迹，并利用流差异精确定位编辑区域，为3D场景编辑提供多视图一致且高效的新思路。
引导扩散方向：基于引导扩散桥的表型响应模拟生成建模
Steering Where to Diffuse: Generative Modeling of Phenotypic Response Simulation with Steered Diffusion Bridge
把扩散桥的采样过程形式化为随机动力系统下的最优控制问题，用解析可解的控制策略把生成轨迹引导到指定数据子空间，这一思路可直接迁移到图像/视频扩散中的条件引导与轨迹漂移抑制。
Smart Replay：面向计算资源感知增量学习的自适应记忆复述调度
Smart Replay: Adaptive Scheduling of Memory Rehearsal for Computational Resource-Aware Incremental Learning
把回放比例当作可调度控制变量、用启发式Q函数在训练中周期性调整，为视觉增量学习在固定算力预算下提供了一种即插即用的调度策略，可直接嵌入基于回放的类增量分类/检测流程。
PrivSynth：面向合成数据隐私与效用的交替式与控制论优化
PrivSynth: Alternating and Control-Based Optimization for Privacy and Utility in Synthetic Data
把合成数据生成建模为隐私-效用的双目标优化，并用离散时间最优控制（PMP）求解数据选择参数，为视觉研究者提供了一套可复用的、在生成模型训练中显式抑制成员推理与重建泄露的优化框架。