语言大模型 / LLM

CreatiParser: Generative Image Parsing of Raster Graphic Designs into Editable Layers

CreatiParser: 从位图图形设计生成可编辑的图层

Weidong Chen, Dexiang Hong, Zhendong Mao, Yutao Cheng, Xinyan Liu, Lei Zhang, Yongdong Zhang

机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（科学技术大学信息科学与技术学院） ； ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Weihai)（哈尔滨工业大学（威海）计算机科学与技术学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合国家科学中心人工智能研究院） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 本文提出CreatiParser框架，将位图图形设计分解为可编辑的文本、背景和贴纸图层，结合视觉语言模型和多分支扩散架构，提升生成质量与编辑灵活性，实验显示在Parser-40K和Crello数据集上性能优于现有方法。

GAINS: Gaussian-based Inverse Rendering from Sparse Multi-View Captures

GAINS：基于高斯的稀疏多视图捕获逆渲染

Patrick Noras, Jun Myeong Choi, Didier Stricker, Pieter Peers, Roni Sengupta

机构 * University Kaiserslautern-Landau（凯撒斯劳滕-兰道大学） ； German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； College of William & Mary（威廉与玛丽学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)

AI总结 研究针对稀疏视图设置下基于高斯的逆渲染精度下降问题，提出GAINS两阶段逆渲染框架，利用基础模型先验稳定几何和材质估计，经实验验证其在提升材质参数精度等方面效果显著，尤其在稀疏视图下优势明显。