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GUI-AIMA: Aligning Intrinsic Multimodal Attention with a Context Anchor for GUI Grounding

GUI-AIMA: 对齐内在多模态注意力与上下文锚点以实现GUI定位

Shijie Zhou, Viet Dac Lai, Hao Tan, Jihyung Kil, Wanrong Zhu, Changyou Chen, Ruiyi Zhang

机构 * University at Buffalo（布法罗大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 GUI-AIMA通过多模态注意力对齐与上下文锚点，实现高效的GUI定位，无需坐标生成，提升数据效率和性能。

G2P: Gaussian-to-Point Attribute Alignment for Boundary-Aware 3D Segmentation

G2P：面向边界感知3D分割的高斯到点属性对齐

Hojun Song, Chae-yeong Song, Jeong-hun Hong, Chaewon Moon, Soo Ye Kim, Yiyi Liao, Jaehyup Lee, Sang-hyo Park

机构 * Kyungpook National University（庆北国立大学） ； Korea Electronics Technology Institute（韩国电子技术研究院） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出G2P方法，通过将3D高斯泼溅的属性（如不透明度和尺度）传递到点云，解决几何特征无法区分外观相似物体的问题，实现边界感知的3D分割。

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Φeat: Physically Grounded Material Feature Representation

Φeat: 物理基础的材料特征表示

Giuseppe Vecchio, Adrien Kaiser, Claudia Cuttano, Rouffet Romain, Rosalie Martin, Elena Garces, Tamy Boubekeur

机构 * Adobe Research, France（Adobe研究院（法国）） 纠错

AI总结 提出Φeat视觉骨干网络，通过对比同一材料在不同光照和几何下的观测，学习对材料身份敏感的表征，提升材料选择与分类等任务性能。