🧮 科学计算¶

📷 CVPR2025 · 3 篇论文解读

Accurate Differential Operators for Hybrid Neural Fields: 揭示混合神经场（如 Instant NGP）中自动微分产生的梯度和曲率存在严重高频噪声问题，提出基于局部多项式拟合的后处理微分算子和自监督微调方法，将梯度误差降低 4 倍、曲率误差降低 4 倍，在渲染和物理模拟中显著消除伪影。
Improve Representation for Imbalanced Regression through Geometric Constraints: 本文首次研究深度不平衡回归（DIR）中的表征空间均匀性问题，提出包络损失（enveloping loss）和同质性损失（homogeneity loss）两种几何约束来确保回归表征在超球面上均匀分布，并设计代理驱动表征学习（SRL）框架将全局几何约束整合到mini-batch训练中，在年龄估计等多个DIR任务上达到SOTA。
Learning Phase Distortion with Selective State Space Models for Video Turbulence Mitigation: 提出 MambaTM——首个基于 Mamba 的视频大气湍流消除网络，通过 VAE 将传统 Zernike 多项式表示的相位畸变重参数化为潜在相位畸变（LPD），用 LPD 引导 SSM 的状态转移；在保持线性复杂度和全局感受野的同时，实现了 SOTA 恢复质量和接近 2× 的推理加速（55.4 FPS vs 32.7 FPS）。