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分布 3D 视觉与重建1底层视觉与图像复原1
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SparseSplat：面向可应用的像素非对齐预测前馈三维高斯泼溅
SparseSplat: Towards Applicable Feed-Forward 3D Gaussian Splatting with Pixel-Unaligned Prediction
用熵驱动的概率采样按局部纹理丰富度自适应决定高斯密度，并配合点云网络编码局部上下文，可直接用于需要紧凑 3DGS 表示的下游重建与实时渲染管线。
自注意力驱动的张量表示用于高阶数据恢复
Self-Attention Driven Tensor Representation for High-Order Data Recovery
把自注意力引入低秩张量分解的因子空间，用动态全局映射替代 MLP/CNN 的固定局部映射，可直接迁移到多光谱图像、视频、彩色图像等张量形式数据的补全与去噪任务中。