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ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

2026-08-20 至 2026-08-20 共收录 5
2608.19055 2026-08-20 cs.CV cs.GR cs.SD 新提交

Generalized Audio-Driven Synthesis of Precise Drummer Motion

音频驱动的精确鼓手动作的广义合成

Álvaro G. Iñesta, Mattia Ryffel, Amit H. Bermano, Robert W. Sumner, Martin Guay

机构 * DisneyResearch|Studios(迪士尼研究工作室) The Blavatnik School of Computer Science and AI, Tel-Aviv University(特拉维夫大学布拉瓦尼克计算机科学与人工智能学院) ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 本文提出带双目标损失函数的生成式扩散框架,结合自有数据集与新指标,实现从音频生成厘米级精度的逼真打鼓动作,泛化能力优于现有方法。

Comments Best Paper Award at the 25th ACM SIGGRAPH / Eurographics Symposium on Computer Animation (SCA 2026). For Supplementary Video, see this https URL (https://studios.disneyresearch.com/2026/08/18/generalized-audio-driven-synthesis-of-precise-drummer-motion/)

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2608.18810 2026-08-20 cs.LG 新提交

Many Optimizers But Only One Training Path: Repeated Resampling for Adaptive Optimizer Selection

众多优化器但仅一条训练路径:用于自适应优化器选择的重复重采样

Ronald Richman, Mario V. Wüthrich

机构 * insureAI ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 该研究提出重复优化器重采样(ROR)方法,在单次训练中搜索最优优化器,仅需穷举训练的24%-35%量,即可在多任务上接近最优固定优化器性能,实现高效自适应优化器选择。

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2608.18711 2026-08-20 cs.CV eess.SP 新提交

EgoHRV: Continuous Heart Rate Variability Estimation from Egocentric Systems for Autonomic Response and Skill Assessment

EgoHRV:用于自主神经反应与技能评估的自我中心式系统的连续心率变异性估计

Berken Utku Demirel, Christian Holz

机构 * ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 本文提出EgoHRV方法,利用自我中心头戴设备的凝视摄像头结合3D骨干网络与低-高分解模块等,实现从凝视视频中连续估计HRV与HR,在HR/HRV估计中达最优准确率,集成后使EgoExo4D熟练度估计器准确率提升17.8%

Comments Accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

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2608.18667 2026-08-20 cs.CV 新提交

Teeth2Point: A Two-Stage Dental CBCT ROI-to-Point Segmentation Framework

Teeth2Point:一种两阶段牙科CBCT ROI到点的分割框架

Qi Ma, Shipra Jain, Niko Benjamin Huber, Ender Konukoglu

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) Align Technology(Align Technology公司)

AI总结 针对牙科CBCT中牙齿缺失或错位的标注难题,提出Teeth2Point框架,通过卷积定位ROI、自适应采样转点令牌,结合SSL预训练与监督微调,在四个数据集上较基线显著提升异常病例分割性能。

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2608.18379 2026-08-20 cs.LG cs.AI cs.CL 新提交

Selection, Recombination, or a Fresh Solve? A Candidate-Free Control for Single-Pass Test-Time Aggregation

选择、重组还是重新求解?一种无候选控制的单次测试时聚合方法

Guiv Farmanfarmaian

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 该研究针对测试时聚合提出无候选控制方法,在数学基准测试中探究候选条件作用对准确率的影响,发现多正确候选时提升、全错时降低,明确了其效果边界。

Comments Accepted at the COLM 2026 Workshop on Efficient Reasoning. 18 pages

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