Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

ClothHMR: 3D Mesh Recovery of Humans in Diverse Clothing from Single Image

ClothHMR: 从单张图像中恢复穿着多样服装人类的3D网格

Yunqi Gao, Leyuan Liu, Yuhan Li, Changxin Gao, Yuanyuan Liu, Jingying Chen

机构 * Central China Normal University（中央财经大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； China University of Geosciences (WuHan)（中国地质大学（武汉）） 纠错

AI总结 ClothHMR通过定制服装和基础模型视觉信息提升，实现从单张图像中准确恢复多样化服装人类的3D网格。

Comments 15 pages,16 figures

Is Nano Banana Pro a Low-Level Vision All-Rounder? A Comprehensive Evaluation on 14 Tasks and 40 Datasets

Nano Banana Pro是否是低级视觉的全能选手？对14项任务和40个数据集的全面评估

Jialong Zuo, Haoyou Deng, Hanyu Zhou, Jiaxin Zhu, Yicheng Zhang, Yiwei Zhang, Yongxin Yan, Kaixing Huang, Weisen Chen, Yongtai Deng, Rui Jin, Nong Sang, Changxin Gao

机构 * National Key Laboratory of Multispectral Information Intelligent Processing Technology（多谱信息智能处理技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence and Automation（人工智能与自动化学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 本文评估了Nano Banana Pro在14项低级视觉任务上的表现，发现其在主观视觉质量上优于专业模型，但在定量指标上表现欠佳，揭示了生成模型在保持像素一致性方面的挑战。

Comments Technical Report; 65 Pages, 36 Figures, 17 Tables; Poject Page: https://lowlevelbanana.github.io/

Fairness via Independence: A (Conditional) Distance Covariance Framework

通过独立性实现公平性：一种（条件）距离协方差框架

Ruifan Huang, Haixia Liu

机构 * School of Mathematics and Statistics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei, China（华中科技大学数学与统计学院） ； Institute of Interdisciplinary Research for Mathematics and Applied Science & Hubei Key Laboratory of Engineering Modeling and Scientific Computing, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei, China（华中科技大学数学与应用科学交叉研究 institute 及湖北省工程建模与科学计算重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出一种基于距离协方差的公平性提升方法，通过在模型训练中引入惩罚项并优化计算效率，有效缩小了机器学习中的公平性差距。

Comments 25 pages, 4 figures. The old title is "Bridging Fairness Gaps: A (Conditional) Distance Covariance Perspective in Fairness Learning"