WACV

Variance Reduction on the Camera Axis: Multi-View Score Distillation for 3D

相机轴上的方差缩减：用于3D的多视角分数蒸馏

Marian Lupascu, Mihai Sorin Stupariu, Ionut Mironica

机构 * Department of Computer Science, University of Bucharest（布加勒斯特大学计算机科学系） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 提出多视角聚合分数蒸馏（MV-SDI），通过在每个优化步骤聚合K个视角的梯度来降低方差，无需重新训练或使用多视角数据，在固定UNet预算下显著提升3D生成的一致性和对齐指标。

Comments 30 pages, 19 figures. Submitted to WACV 2027 (Algorithms Track)

See, Think, Learn: A Self-Taught Multimodal Reasoner

看见、思考、学习：一种自教的多模态推理器

Sourabh Sharma, Sonam Gupta, Sadbhawna

AI总结 本文提出See-Think-Learn框架，通过自训练提升多模态推理能力，结合感知与推理生成结构化推理过程，增强模型区分正确与误导性回答的能力。

Comments Accepted at The Winter Conference on Applications of Computer Vision 2026