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自监督
分布 底层视觉与图像复原13D 视觉与重建1
01 02
自扩散驱动的盲成像
Self-Diffusion Driven Blind Imaging
把预训练扩散模型的去噪先验换成从纯噪声出发的自扩散反向过程，在无需任何训练数据的情况下联合迭代优化清晰图像与未知模糊核，可直接迁移到盲去模糊、盲去卷积等病态逆问题。
ArtPro：自适应整合可动性提案的自监督关节物体重建
ArtPro: Self-Supervised Articulated Object Reconstruction with Adaptive Integration of Mobility Proposals
把可动部件分割当作可优化的过分割提案，在可微渲染优化中按空间邻域运动一致性动态合并，并用碰撞感知的运动剪枝避免错误运动学估计；这套「提案+动态合并」思路可直接迁移到基于 3DGS 的关节物体建模、部件级场景分解与机器人交互仿真。