多模态信息融合

UHD-MFF: Shattering Barriers in Multi-Focus Ultra-High-Definition Image Fusion via Learnable Lookup Tables

UHD-MFF：通过可学习查找表打破多焦点超高清图像融合的障碍

Yibing Zhang, Xunpeng Yi, Qinglong Yan, Yeda Wang, Han Xu, Jiayi Ma

机构 * Electronic Information School, Wuhan University（武汉大学电子信息学院） ； School of Robotics, Wuhan University（武汉大学机器人学院） ； School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） 纠错

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

AI总结 针对超高清多焦点图像融合中的数据、模型和部署三大障碍，提出首个大规模超高清数据集UHD-MFF和基于可学习查找表的UMF-LUT框架，实现实时4K融合。

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Dual-Output Multi-Exposure HDR Reconstruction via SDR Fusion and Gain Map Inverse Tone Mapping

通过SDR融合与增益图逆色调映射实现双输出多曝光HDR重建

Jinho Kim, Jinwoo Kim, Seon Joo Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） 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 该研究提出DOME-HDR框架，通过LoRA适配的潜在扩散模型与双交叉注意力融合模块生成SDR，结合HPGM网络预测增益图实现多曝光HDR重建，在多个数据集上达到最优性能。

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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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There and Back Again: A Flexible-Frame Transformer for Multi-Exposure Fusion

去而复返：用于多曝光融合的灵活帧数Transformer

Lishen Qu, Yao Liu, Shihao Zhou, Jie Liang, Hui Zeng, Lei Zhang, Jufeng Yang

机构 * Nankai International Advanced Research Institute (SHENZHEN·FUTIAN)（南开国际先进研究院（深圳·福田）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院） ； 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 提出FreeMEF，首个灵活帧数多曝光融合Transformer，通过循环状态空间模块和全局特征引导块，无需重训练即可处理任意数量输入帧，在三个基准数据集上取得最优性能。

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HDRAgent: An Agentic Framework for Multi-Exposure HDR Imaging

HDRAgent: 一种用于多曝光HDR成像的智能体框架

Weiyu Zhou, Tao Hu, Yijian Wang, Xiaogang Xu, Ruixing Wang, Qingsen Yan

机构 * School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机学院） ； Shenzhen Research Institute, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学深圳研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Camera Group, DJI（大疆相机部门） 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 提出首个智能体驱动的HDR成像框架HDRAgent，通过细粒度上下文知识匹配、感知-失真反馈机制和智能体引导的生成对齐策略，自适应选择重建策略，减少复杂动态场景中的鬼影和局部伪影。

Coarse-to-fine Framework for Generative MEF via Implicit Neural Representation

基于隐式神经表示的生成式多曝光融合粗到细框架

Sangmin Han, Jinho Kim, Jinwoo Kim, Dongyoung Kim, Seon Joo Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） ； LG Electronics（LG电子） 纠错

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

AI总结 该研究针对多曝光融合问题，提出LIIFusion粗到细框架，粗阶段通过自适应曝光校正进行低分辨率生成融合，细阶段将局部隐式图像函数适配为多曝光融合函数，加速达3.5倍，提升了结构保真度和感知质量，为生成式MEF实际应用提供途径。

A Two-level Radial-velocity Zero-point Calibration for LAMOST MRS with Gaia and APOGEE and a Value-added RV Catalogue

基于Gaia和APOGEE的LAMOST MRS的两级视向速度零点校准及增值视向速度星表

Jinming Zhang, Haibo Yuan

专题命中 多聚焦/多曝光融合 ：multi-exposure(abstract)

AI总结 该研究针对LAMOST MRS的RV零点系统误差，提出两级校准方法并发布增值星表，使RV精度提升约2倍，支持跨多维度的一致视向速度分析。

Comments 18 pages, 12 figures. Catalogue available at https://doi.org/10.5281/zenodo.21467895 ; pipeline at https://github.com/CrotRest/lamost-mrs-rvzp. Accepted by ApJS

Multivariable Mendelian randomization with weak instruments: a comparison of Bayesian and frequentist methods

弱工具变量下的多变量孟德尔随机化：贝叶斯与频率学方法的比较

Andrew J. Grant, Ashish Patel, Stephen Burgess

专题命中 多聚焦/多曝光融合 ：multi-exposure(abstract)

AI总结 本文比较了贝叶斯方法MVMR-Pony与频率学方法在多变量孟德尔随机化中处理弱工具变量偏差的性能，模拟显示MVMR-Pony在偏差、覆盖率和统计功效方面更优。

Comments 29 pages, 10 Figures