图像生成

CoIn: Comprehensive 2D-3D Inpainting with Gaussian Splatting Guidance

CoIn：基于高斯泼溅引导的全面2D-3D修复

Hana Kim, Minje Kim, Tae-Kyun Kim

机构 * LG Electronics（LG电子） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CoIn框架，通过多阶段一致性流水线桥接2D修复模型与3D高斯泼溅，支持任意形状掩码的物体移除与插入，实现双向信息流引导的3D场景修复。

Unbiased Diffusion Variational Inversion via Principled Posterior Matching

无偏扩散变分反演：基于原则性后验匹配

Weimin Bai, Yuxuan Gu, Yifei Wang, Weijian Luo, He Sun

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 图像修复 ：diffusion(title)；inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出原则性后验匹配（PPM）框架，通过精确优化KL散度（利用Fisher散度积分）解决逆问题中模式坍塌和不确定性量化不可靠的问题，统一变分推理和摊销推理，在图像修复、超分辨荧光显微和射电干涉成像中实现高保真重建和校准的不确定性估计。

DeLux: Cross-Modal Local Artifact Restoration in Video Using Neuromorphic Data

DeLux: 利用神经形态数据进行视频中的跨模态局部伪影修复

Bartosz Stachowiak, Dariusz Brzezinski

机构 * Institute of Computing Science, Poznan University of Technology（波兹南技术大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出DeLux，一种利用神经形态事件流作为结构先验，引导RGB视频中光照伪影检测与修复的跨模态修复方法，在合成和真实数据上优于现有基线。