投稿者「jarxiv」のアーカイブ

Perceive Anything: Recognize, Explain, Caption, and Segment Anything in Images and Videos

要約 画像やビデオの包括的な地域レベルの視覚的理解のための概念的に簡単かつ効率的 … 続きを読む

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ReasonGen-R1: CoT for Autoregressive Image generation models through SFT and RL

要約 考え方の推論と強化学習(RL)がNLPのブレークスルーを駆動していますが、 … 続きを読む

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Do It Yourself: Learning Semantic Correspondence from Pseudo-Labels

要約 画像とオブジェクトインスタンス間で意味的に類似したポイント間の対応を見つけ … 続きを読む

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MARBLE: Material Recomposition and Blending in CLIP-Space

要約 模範的な画像に基づいた画像内のオブジェクトの資料の編集は、コンピュータービ … 続きを読む

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ProJo4D: Progressive Joint Optimization for Sparse-View Inverse Physics Estimation

要約 ニューラルレンダリングは、3D再構成と新規ビューの合成に大きな進歩を遂げま … 続きを読む

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Does Your 3D Encoder Really Work? When Pretrain-SFT from 2D VLMs Meets 3D VLMs

要約 2Dビジョン言語モデル(VLMS)の顕著な進歩は、3D質問応答、密度の高い … 続きを読む

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Revisiting Depth Representations for Feed-Forward 3D Gaussian Splatting

要約 深さマップは、フィードフォワード3Dガウススプラッティング(3DG)パイプ … 続きを読む

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AV-Reasoner: Improving and Benchmarking Clue-Grounded Audio-Visual Counting for MLLMs

要約 ビデオの理解の進歩にもかかわらず、現在のMLLMはタスクのカウントに苦労し … 続きを読む

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MINT-CoT: Enabling Interleaved Visual Tokens in Mathematical Chain-of-Thought Reasoning

要約 Chain-of-Thought(COT)は、大規模な言語モデル(LLM) … 続きを読む

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Unleashing Hour-Scale Video Training for Long Video-Language Understanding

要約 最近の長い形式のビデオ言語理解ベンチマークは、ビデオの大規模なマルチモーダ … 続きを読む

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