Текстуры вместо Гауссиан: Новый подход к синтезу видов
![Архитектура LGTM разделяет геометрию и текстуру: сеть примитивов [latex]f_{prim}[/latex] предсказывает компактные геометрические параметры [latex]{\bm{\mu}}, {\bm{s}}, {\bm{r}}, {\bm{c}}[/latex] по изображениям низкого разрешения, в то время как сеть текстур [latex]f_{texture}[/latex], обрабатывая изображения высокого разрешения с использованием сетевых блоков патчификации и проективного отображения, формирует карты текстур [latex]{\bm{T}}^{\alpha}, {\bm{T}}^{c}[/latex] для каждого примитива, что позволяет реализовать прямой 4K Gaussian splatting с существенно меньшим количеством примитивов.](https://arxiv.org/html/2603.25745v1/x2.png)
Исследователи предложили метод, позволяющий создавать реалистичные изображения с разных точек обзора, используя текстурированные гауссианы и отказываясь от сложной оптимизации для каждой сцены.
Денис Аветисян
Топoлогические формы и тайны Вселенной
В статье исследуется универсальный математический аппарат теории Черна-Саймонса и его неожиданные применения в физике — от квантовых эффектов в твердых телах до космологических моделей.
Зрение без границ: Новый подход к улучшению моделей компьютерного зрения
Исследователи предлагают простой, но эффективный метод повышения точности и надежности моделей компьютерного зрения за счет объединения информации из изображений разного разрешения.
Обучение машинному зрению: как нейросети постигают законы симметрии
![В представленной работе исследуется структура модели машинного обучения, учитывающей симметрии, где соблюдение групповой эквивариантности обеспечивается соответствием преобразований предсказаний модели и входных данных под действием операций симметрии группы, а количественная оценка ошибок эквивариантности и содержания симметрии в внутренних признаках осуществляется посредством метрик [latex]A_{\alpha}[/latex] и [latex]B_{\alpha}[/latex], основанных на дисперсии преобразованных предсказаний и разложении признаков по группам симметрии, полученном с использованием интеграла Хаара.](https://arxiv.org/html/2603.24638v1/x1.png)
Новое исследование показывает, что неявно обученные модели машинного обучения способны эффективно выявлять и использовать физические симметрии в данных.
Квантовые финансы: Анализ новостей и перспектив
Квантовые финансы: Анализ новостей и перспектив Знаете ли вы, что квантовая физика, помимо своей фундаментальной красоты, начинает проникать в самые консервативные сферы, такие как финансы? Похоже, что банки, вместо того чтобы просто хранить деньги, теперь пытаются удержать их в когерентном состоянии. Забавно, не правда ли? Представьте себе обычный калькулятор. Он отлично справляется с простыми задачами. … Читать далее
Автопилот, который понимает: Vega учится водить по текстовым командам
Новая модель Vega демонстрирует способность к автономному вождению, опираясь на понимание естественного языка и планирование действий на основе визуальной информации.
Беспроводной мир в машинном обучении: новый подход к сетям 6G
Исследователи предлагают концепцию «Беспроводной модели мира», объединяющую многомодальные данные и физически обоснованный искусственный интеллект для создания интеллектуальных сетей нового поколения.
Интеллектуальный помощник для ядерных реакторов: Автоматизация подготовки данных для моделирования
Новая система AutoSAM использует возможности искусственного интеллекта для значительного упрощения и ускорения процесса создания входных файлов для сложных ядерных симуляций.
Оживите эмоции: точная настройка выражений лица с помощью PixelSmile
Новая разработка позволяет точно управлять мимикой на изображениях, сохраняя индивидуальность и естественность.
Быстрый поиск по геному: Новые алгоритмы для spaced k-mers
В статье представлены оптимизированные методы и реализации для эффективного извлечения spaced k-mers из нуклеотидных последовательностей, значительно превосходящие существующие подходы.