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零空间约束
分布 鲁棒性与安全1底层视觉与图像复原1
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遗忘而不丢失：从大规模视觉语言开放词表检测器中安全移除目标概念
Unlearning without Forgetting: Securely Removing Targeted Concepts from Large-Scale Vision-Language Open-Vocabulary Detectors
对做开放词表检测的视觉研究者，这篇给出了在冻结保留概念的前提下定向抹除指定概念-短语对的参数更新方案：离线构造保留知识嵌入的零空间，把遗忘更新投影到其正交补，并用一步 mean-flow 目标把遗忘概念推向不可检测；可直接复用于模型发布前的版权/隐私合规清理，以及检测器概念级可控编辑。
GSNR：用于逆问题的图平滑零空间表示
GSNR: Graph Smooth Null-Space Representation for Inverse Problems
GSNR 提供了一种在逆问题求解中显式约束零空间分量的通用机制，可即插即用地集成到 PnP、DIP 和扩散求解器中，为图像复原任务带来一致性的 PSNR 提升。