WACV

Fully Unsupervised Self-debiasing of Text-to-Image Diffusion Models

文本到图像扩散模型的完全无监督自去偏

Korada Sri Vardhana, Shrikrishna Lolla, Soma Biswas

机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究院） 纠错

AI总结 SelfDebias是一种完全无监督的文本到图像扩散模型去偏方法，通过识别语义聚类来减少生成图像中的偏见，同时保持视觉真实性。

Comments Accepted at WACV 2026

NavMapFusion: Diffusion-based Fusion of Navigation Maps for Online Vectorized HD Map Construction

NavMapFusion: 基于扩散的导航地图融合用于在线向量化的高精度地图构建

Thomas Monninger, Zihan Zhang, Steffen Staab, Sihao Ding

机构 * Mercedes-Benz Research & Development North America, USA（梅赛德斯-奔驰北美研究与开发） ； University of Stuttgart, Germany（斯图加特大学） ； University of California, San Diego, USA（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Southampton, United Kingdom（南安普顿大学） 纠错

AI总结 NavMapFusion通过结合低保真先验与高保真传感器数据，利用扩散模型实现在线高精度地图构建，提升环境表示的准确性和实时性。

Comments Accepted to 2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2026)

AugMapNet: Improving Spatial Latent Structure via BEV Grid Augmentation for Enhanced Vectorized Online HD Map Construction

AugMapNet: 通过BEV网格增强改进空间潜在结构以提升矢量化的在线HD地图构建

Thomas Monninger, Md Zafar Anwar, Stanislaw Antol, Steffen Staab, Sihao Ding

机构 * Mercedes-Benz Research & Development North America, USA（梅赛德斯-奔驰北美研究与开发） 纠错

AI总结 AugMapNet通过BEV网格增强改进空间潜在结构，提升矢量化在线HD地图构建的性能和结构化表示。

Comments Accepted to 2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2026)