University of Oxford（牛津大学）

Mesh4D: 4D Mesh Reconstruction and Tracking from Monocular Video

Mesh4D: 从单目视频中进行4D网格重建与跟踪

Zeren Jiang, Chuanxia Zheng, Iro Laina, Diane Larlus, Andrea Vedaldi

机构 * VGG, University of Oxford（视觉研究院、牛津大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Naver Labs Europe（Naver欧洲实验室） 纠错

AI总结 Mesh4D通过紧凑的潜在空间和潜在扩散模型，实现从单目视频中高效重建动态物体的4D网格和运动。

Comments 15 pages, 8 figures, project page: https://mesh-4d.github.io/

From Rays to Projections: Better Inputs for Feed-Forward View Synthesis

从射线到投影：更优质的输入用于前馈视图合成

Zirui Wu, Zeren Jiang, Martin R. Oswald, Jie Song

机构 * HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出投影条件化方法，通过稳定的2D输入提升视图合成的鲁棒性和一致性，优于传统射线条件化方法。

Comments Project Page: https://wuzirui.github.io/pvsm-web

V-FAT: Benchmarking Visual Fidelity Against Text-bias

V-FAT：基于文本偏见的视觉真实性基准测试

Ziteng Wang, Yujie He, Guanliang Li, Siqi Yang, Jiaqi Xiong, Songxiang Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Meituan（美团） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 V-FAT通过三级评估框架量化文本偏见对视觉真实性的干扰，揭示多模态大语言模型在高语言主导性下的视觉崩溃问题。

Comments 12 pages, 6 figures

Generative Models From and For Sampling-Based MPC: A Bootstrapped Approach For Adaptive Contact-Rich Manipulation

基于采样基于MPC的生成模型：一种用于自适应接触密集操作的自举方法

Lara Brudermüller, Brandon Hung, Xinghao Zhu, Jiuguang Wang, Nick Hawes, Preston Culbertson, Simon Le Cleac'h

机构 * Oxford Robotics Institute, University of Oxford, UK（牛津大学机器人研究所） ； Robotics and AI Institute (RAI), Boston, USA（机器人与人工智能研究所） ； Cornell University, Ithaca, NY, USA（康奈尔大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于自举的生成模型框架，用于提升采样基于MPC在接触密集操作中的效率和鲁棒性。

Comments 9 pages, 4 figures

Meta-Learning Objectives for Preference Optimization

元学习目标用于偏好优化

Carlo Alfano, Silvia Sapora, Jakob Nicolaus Foerster, Patrick Rebeschini, Yee Whye Teh

机构 * Department of Statistics University of Oxford（统计系牛津大学） ； Department of Engineering University of Oxford（工程系牛津大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于镜像下降的新型偏好优化算法MPO，通过进化策略发现针对特定偏好数据集属性的算法，并在MuJoCo和大语言模型对齐任务中取得显著效果。