University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

Hierarchical Neural Surfaces for 3D Mesh Compression

层次神经表面用于3D网格压缩

Sai Karthikey Pentapati, Gregoire Phillips, Alan Bovik

机构 * Laboratory of Image and Video Engineering, The University of Texas at Austin（图像与视频工程实验室，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Ericsson Research, Santa Clara, CA（爱立信研究，圣克拉拉，CA） 纠错

AI总结 本文提出了一种层次神经表面方法，用于高效压缩3D网格，通过球面参数化和位移向量场构建紧凑的隐式神经表示，实现高质量的实时解码。

Masked Diffusion for Generative Recommendation

掩码扩散用于生成性推荐

Kulin Shah, Bhuvesh Kumar, Neil Shah, Liam Collins

机构 * UT Austin（得克萨斯大学） ； Snap Inc（Snap公司） 纠错

AI总结 本文提出利用掩码扩散替代自回归建模，以提升生成性推荐中语义ID序列的概率建模效果，尤其在数据受限情况下表现更优。

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