多模态信息融合

ExpoMotion: A Large-Scale Benchmark and A Householder Projection Network for Multi-Exposure Fusion

ExpoMotion：用于多曝光融合的大规模基准和豪斯霍尔德投影网络

Yao Liu, Lishen Qu, Shihao Zhou, Jie Liang, Hui Zeng, Yabin Peng, Huipeng Lin, Lei Zhang, Jufeng Yang

机构 * Nankai International Advanced Research Institute (SHENZHEN·FUTIAN)（南开大学国际研究院（深圳·福田）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机科学学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

专题命中 多聚焦/多曝光融合 ：multi-exposure(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多曝光融合中运动重影及高质量动态基准稀缺问题，提出ExpoMotion基准，含多样序列和图像及高保真真值。还提出豪斯霍尔德正交投影网络，通过变换解耦多帧对齐，实验验证了其有效性。

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GMODiff: One-Step Gain Map Refinement with Diffusion Priors for HDR Reconstruction

GMODiff：基于扩散先验的单步增益图优化用于高动态范围重建

Tao Hu, Weiyu Zhou, Yanjie Tu, Peng Wu, Wei Dong, Qingsen Yan, Yanning Zhang

专题命中 多聚焦/多曝光融合 ：multi-exposure(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GMODiff，通过单步扩散框架优化增益图，提升多曝光HDR重建的动态范围和效率，实验表明其性能优于现有方法且速度提升100倍。

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