University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Template-Guided Reconstruction of Pulmonary Segments with Neural Implicit Functions

基于神经隐式函数的肺段模板引导重建

Kangxian Xie, Yufei Zhu, Kaiming Kuang, Li Zhang, Hongwei Bran Li, Mingchen Gao, Jiancheng Yang

机构 * ELLIS Institute Finland（埃利斯研究所芬兰分所） ； Aalto University（阿alto大学） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University at Buffalo, SUNY（布法罗大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore（新加坡国立大学 Yong Loo Lin 医学院） 纠错

AI总结 本文提出基于神经隐式函数的肺段重建方法，通过变形可学习模板实现高精度重建，并开发Lung3D数据集提升评估效果。

Comments Manuscript accepted by Medical Image Analysis, 2025

Trojan Cleansing with Neural Collapse

利用神经崩溃进行木马清理

Xihe Gu, Greg Fields, Yaman Jandali, Tara Javidi, Farinaz Koushanfar

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 本文通过神经崩溃现象，提出了一种轻量且通用的机制，用于清除多种网络架构中的木马攻击。

RapVerse: Coherent Vocals and Whole-Body Motions Generations from Text

RapVerse: 从文本歌词生成连贯的唱声与全身动作

Jiaben Chen, Xin Yan, Yihang Chen, Siyuan Cen, Zixin Wang, Qinwei Ma, Haoyu Zhen, Kaizhi Qian, Lie Lu, Chuang Gan

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Wuhan University（武汉大学） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Tsinghua University（清华大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） 纠错

AI总结 RapVerse通过统一生成框架，从文本歌词生成连贯唱声与全身动作，实现多模态统一建模，提升生成效果与基准性能。

Comments ICCV 2025, Project website: https://jiabenchen.github.io/RapVerse/

The Optimal Approximation Factor in Density Estimation

密度估计中的最优近似因子

Olivier Bousquet, Daniel Kane, Shay Moran

机构 * Google Brain（谷歌大脑） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 本文研究了密度估计中最优近似因子问题，通过自适应和静态方法证明在允许输出任意密度时，近似因子可降至2，展示了不当学习的优势。