🧮 科学计算

📷 CVPR2026 · 4 篇论文解读

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Continuous Exposure-Time Modeling for Realistic Atmospheric Turbulence Synthesis

提出曝光时间依赖的调制传递函数（ET-MTF），将曝光时间建模为连续变量，构建了大规模合成湍流数据集 ET-Turb（5083视频、200万帧），显著提升湍流复原模型在真实数据上的泛化能力。

EHETM: High-Quality and Efficient Turbulence Mitigation with Events

提出EHETM，首次利用事件相机的微秒时间分辨率突破传统多帧湍流缓解(TM)方法的精度-效率瓶颈，发现两个关键物理现象——湍流诱导事件的极性交替与清晰梯度相关、动态物体形成时空相干"事件管"——设计极性加权梯度和事件管约束两个互补模块，数据开销降低77.3%、系统延迟降低89.5%，尤其在动态物体场景显著超越SOTA。

NESTOR: A Nested MOE-based Neural Operator for Large-Scale PDE Pre-Training

提出嵌套式 MoE 神经算子 NESTOR，通过 image-level MoE 捕获不同 PDE 类型的全局特征 + token-level Sub-MoE 捕获物理场内局部相关性，在 12 个 PDE 数据集上实现大规模预训练并有效迁移到下游任务。

PhysSkin: Real-Time and Generalizable Physics-Based Skin Simulation

提出 PhysSkin，一个泛化的物理信息框架——通过神经蒙皮场自编码器从静态 3D 几何体直接学习连续蒙皮权重场，配合物理信息自监督学习策略（能量最小化+平滑性+正交性约束），实现跨形状、跨离散化的实时物理动画，无需任何标注数据或仿真轨迹。