ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Beyond Prompts: Unconditional 3D Inversion for Out-of-Distribution Shapes

超越提示：无条件3D反演用于分布外形状

Victoria Yue Chen, Emery Pierson, Léopold Maillard, Maks Ovsjanikov

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； École Polytechnique（巴黎高等理工学院） ； Dassault Systèmes（达索系统） 纠错

AI总结 研究揭示了文本驱动生成模型在3D形状生成中的局限性，提出通过解耦几何表示与语言敏感性来提升无条件生成的鲁棒性。

Comments Accepted to ECCV 2026

A general framework for adaptive nonparametric dimensionality reduction

一种通用的自适应非参数维度约简框架

Antonio Di Noia, Federico Ravenda, Antonietta Mira

机构 * Seminar for Statistics, Department of Mathematics, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院统计研究所，数学系） ； Faculty of Economics, Euler Institute, Università della Svizzera italiana（瑞士意大利大学经济学院，欧拉研究所） ； Faculty of Informatics, Università della Svizzera italiana（瑞士意大利大学信息学院） ； Department of Science and High Technology, University of Insubria（意大利因布里亚大学科学与高科技系） 纠错

AI总结 本文提出了一种通用的自适应非参数维度约简框架，通过优化局部邻域结构来提升维度约简算法的性能。

Predictive Control for Driving under Uncertain Road Geometry Estimated from Onboard Vision

基于车载视觉估计的不确定道路几何条件下驾驶的预测控制

Jelena Trisovic, Andrea Carron, Melanie N. Zeilinger

机构 * Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zurich（动态系统与控制研究所，苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 研究自动驾驶车辆在未知道路行驶时的控制问题，提出基于感知的控制框架，通过约束非线性优化识别道路曲率参数模型，结合场景模型预测控制传播曲率不确定性，经模拟和实际数据验证，该框架能让车辆更严格遵守道路边界。