图像生成

FlowPainter: Inpainting Optical Flow via Confidence-Guided Completion

FlowPainter：通过置信度引导完成来修复光流

Yuang Meng, Chenyang Wu, Xianshun Liu, Chun-Le Guo, Zichen Liang, Lina Lei, Jie Liang, Hui Zeng, Chongyi Li, Lei Zhang

机构 * Nankai University（南开大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

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

AI总结 研究光流估计问题，提出FlowPainter框架，结合迭代优化和扩散估计范式，用轻量级置信度感知网络区分区域，通过置信度引导完成光流修复，实验表明其在可比训练下精度高、收敛快。

Enhancing In-context Panoramic Generation via Geometric-aware Pretraining

通过几何感知预训练增强上下文全景生成

Haoran Feng, Ruiyang Zhang, Longyi Zhang, Dizhe Zhang, Lu Qi

机构 * Insta360 Research（影石创新研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出两阶段框架Canvas360用于上下文全景生成，结合几何感知预训练与微调。通过构建数据集及特定建模方法，增强文本到全景生成，经实验验证其能提高全景图像保真度，在相关指标上表现优异。

Comments Project page: https://zry000.github.io/Canvas360/ Github: https://github.com/Insta360-Research-Team/Canvas360

Satellite-Free Training for Drone-View Geo-Localization

无需卫星的无人机视角地理定位

Tao Liu, Yingzhi Zhang, Kan Ren, Xiaoqi Zhao

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； University of Tsukuba（筑波大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出无需卫星数据的训练框架，通过三维场景重建、伪正射影像生成和特征聚合，提升无人机在无GPS环境下的地理定位性能。

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