University of Washington（华盛顿大学）

InstructMesh: Selective Refinement of Generative 3D Models for Fabrication

InstructMesh：面向制造场景的生成式3D模型选择性优化

Faraz Faruqi, Ahmed Katary, Demircan Tas, Theresa Hradilak, Ning Zhang, Jiaji Li, Fabian Manhardt, Martin Nisser, Vrushank Phadnis, Ruofei Du, Federico Tombari, Megan Hofmann, Stefanie Mueller

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Google（谷歌公司） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学科里计算机科学学院） ； Google XR（谷歌XR部门） 纠错

AI总结 InstructMesh是一款交互式3D模型后生成优化工具，可通过区域选择、针对性操作及自然语言或滑块控件，帮助用户修复生成式3D模型的制造相关缺陷，新手无需专业技能即可使用，且用户偏好混合交互界面。

Conditional Diffusion Models for Energy-Efficient Driving

面向节能驾驶的条件扩散模型

Hemanth Neelgund Ramesh, André Snoeck, Chyi-Fu Hong, Shijing Sun

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Amazon Science（亚马逊科学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 该研究提出潜在条件扩散模型，基于1.2万次商用EV行程遥测数据生成电流轨迹，其性能优于直接条件注入，为不确定性感知的大规模车队规划奠定基础。