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PanDORA: Casual HDR Radiance Acquisition of Indoor Scenes for Image-based Lighting

PanDORA: 用于基于图像的照明的室内场景因果高动态范围辐射获取

Mohammad Reza Karimi Dastjerdi, Dominique Tanguay-Gaudreau, Frédéric Fortier-Chouinard, Yannick Hold-Geoffroy, Nima Kalantari, Jean-François Lalonde

机构 * Université Laval（洛瓦尔大学） ； Adobe（Adobe公司） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

AI总结 PanDORA通过双摄像头和NeRF算法高效获取高动态范围辐射数据，提升室内场景真实光照重建效果。

Comments Accepted at ICCP 2026. Selected for PAMI Special Issue

Memory Savings at What Cost? A Study of Alternatives to Backpropagation

以何种代价节省内存？反向传播替代方案研究

Kunjal Panchal, Sunav Choudhary, Yuriy Brun, Hui Guan

机构 * College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts, Amherst（信息与计算机科学学院，马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe, San Jose（Adobe公司，圣乔斯） 纠错

AI总结 研究比较BP、检查点BP、FmAD和ZO在LLM及视觉语言模型训练中的表现，发现FmAD和ZO虽省内存但有计算成本等问题，带检查点的BP在多方面更优，纠正了此前关于LLM优化的片面基准测试观点。

Comments Accepted to ICML 2026