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贝塞尔曲线

分布生成模型与扩散2人脸与人体理解13D 视觉与重建1

GVIS: Generative Vector Image Steganography

利用扩散模型生成的栅格图像经矢量化后，其贝塞尔控制点坐标可作为隐写载体；这种“生成-矢量化-差分提取”的免训练流程，为视觉研究者提供了一种把扩散采样过程当作确定性编码通道的思路，可迁移到水印、版权溯源与可控生成中的隐式信息注入。

Differentiable Stroke Planning with Dual Parameterization for Efficient and High-Fidelity Painting Creation

提出离散折线与连续贝塞尔控制点的双向映射，使可微优化能同时利用局部梯度与结构感知的笔画提议；其受高斯泼溅启发的初始化策略支持高度并行的笔画优化，可迁移到其他基于笔画的矢量生成任务（如草图生成、字体设计）。

Bezier Degradation Modeling for LiDAR-based Human Motion Capture

把人体运动序列用时间上可压缩的贝塞尔曲线表示，并用多尺度 Time-scale Motion Transformer 预测控制点，为点云输入下的遮挡补全与抖动抑制提供了可复用的轨迹参数化思路。

3DrawAgent: Teaching LLM to Draw in 3D with Early Contrastive Experience

提出一种无需参数更新的相对经验优化策略，利用 CLIP 感知奖励和 LLM 定性评估构建成对比较，迭代优化 LLM 的 3D 绘图先验，可复用于其他需要黑盒优化的视觉生成任务。