EPFL（洛桑联邦理工学院）

Representation Distribution Matching for One-Step Visual Generation

表示分布匹配用于一步视觉生成

Lan Feng, Wuyang Li, Eloi Zablocki, Matthieu Cord, Alexandre Alahi

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） ； Sorbonne Université（索邦大学） 纠错

AI总结 提出表示分布匹配（RDM）框架，通过匹配生成与参考特征分布实现一步图像生成，发现MMD在正确估计下成为强目标，平衡编码器组合可抵抗欺骗，改进的iRDM在ImageNet上达到一步生成最优。

NEvo: Neural-Guided Evolutionary Video Synthesis for Dynamic Visual Selectivity

NEvo: 神经引导的动态视觉选择性视频合成

Yingtian Tang, Sogand Salehi, Ming Zhou, Amir Zamir, Leyla Isik, Martin Schrimpf

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 提出神经引导视频合成框架NEvo，通过进化搜索优化视频刺激以激活目标脑区，揭示视觉皮层动态选择性，并发现侧流对社会动态特征的敏感性。

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