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Unveiling Deep Shadows: A Survey and Benchmark on Image and Video Shadow Detection, Removal, and Generation in the Deep Learning Era

揭示深层阴影：深度学习时代图像和视频阴影检测、去除与生成的综述与基准

Xiaowei Hu, Zhenghao Xing, Tianyu Wang, Chi-Wing Fu, Pheng-Ann Heng

机构 * School of Future Technology, South China University of Technology（华南理工大学未来技术学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程学院） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 本文综述并建立了深度学习时代图像和视频阴影检测、去除与生成的统一基准，揭示了现有研究中的不一致、模型设计依赖性和跨数据集泛化限制，并提出了未来研究方向。

Comments Accepted by International Journal of Computer Vision (IJCV). Publicly available results, trained models, and evaluation metrics at https://github.com/xw-hu/Unveiling-Deep-Shadows

Journal ref International Journal of Computer Vision (IJCV), vol.134, article 158, 2026

Why Softmax Attention Outperforms Linear Attention

为何Softmax注意力优于线性注意力

Yichuan Deng, Zhao Song, Kaijun Yuan, Tianyi Zhou

机构 * The University of Washington（华盛顿大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 本文通过对比分析Softmax与线性注意力机制，揭示了Softmax在多数场景下性能更优的原因，探讨了两者在计算效率与性能间的权衡。

From Sparse to Dense: Multi-View GRPO for Flow Models via Augmented Condition Space

从稀疏到密集：通过增强条件空间的多视图GRPO用于流模型

Jiazi Bu, Pengyang Ling, Yujie Zhou, Yibin Wang, Yuhang Zang, Tianyi Wei, Xiaohang Zhan, Jiaqi Wang, Tong Wu, Xingang Pan, Dahua Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Adobe Research（Adobe研究实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； CPII under InnoHK Project（InnoHK项目下的CPII） 纠错

AI总结 本文提出多视图GRPO，通过增强条件空间探索样本间关系，提升文本到图像流模型的对齐性能。