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Bridging Domains through Subspace-Aware Model Merging
对视觉研究者而言,这是一种无需额外训练即可把多个领域微调模型(如不同成像域、不同风格数据上微调的 ViT)合并为单一模型的手段:通过 SVD 提取各任务矩阵的主奇异向量并构造共享正交基,再剪掉投影后的非对角分量来消除子空间冲突,可直接用于多域视觉模型的部署与跨域泛化提升。