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正交变换
分布 图像编辑与可控生成1自监督与表征学习1
01 02
OPRO：面向面板感知上下文图像生成的正交面板相对算子
OPRO: Orthogonal Panel-Relative Operators for Panel-Aware In-Context Image Generation
把可学习的面板相对正交算子叠加到冻结的位置编码上，在保持等距性与同面板不变性的同时实现面板感知的上下文条件注入，可直接复用于基于扩散 Transformer 的图像编辑与多面板布局生成管线。
通过正交变换实现黑盒基础模型的泛化与个性化联邦学习
Generalized and Personalized Federated Learning with Black-Box Foundation Models via Orthogonal Transformations
在视觉任务中，当基础模型（如CLIP）只能黑盒访问时，可通过客户端特定的正交变换适配嵌入，避免梯度冲突并保护知识产权，为联邦场景下的视觉模型个性化提供可复用方案。