FFaceNeRF是一种基于神经辐射场的小样本3D人脸编辑方法，通过几何适配器将固定布局分割图调整为自定义蒙版布局。其核心创新包括：1）几何适配器和特征注入机制实现灵活编辑；2）三平面增强的潜在混合策略提升小样本学习效果；3）基于重叠的优化确保精细区域编辑精度。仅需约10个样本即可训练，支持用户自由定义编辑区域，在保持人脸身份特征的同时实现高精度局部编辑。该方法突破了传统NeRF人脸编辑对固定分割

【论文摘要】DocSAM提出了一种统一文档图像分割框架，通过查询分解和异构混合学习解决现有方法泛化性差的问题。该模型采用实例查询和语义查询的双路径设计，在混合查询解码器中进行交互：首先通过自注意力交换信息，再分别与图像特征进行交叉注意力计算，最后通过开放集分类机制实现多任务统一处理。核心创新包括：1）将不同分割任务统一为实例/语义分割组合；2）利用Sentence-BERT生成语义查询；3）通过点

论文《LEARNING TRANSFORMER-BASED WORLD MODELS WITH CONTRASTIVE PREDICTIVE CODING》论文地址: https://openreview.net/forum?深度交流Q裙：1051849847全网同名 【大嘴带你水论文】 B站定时发布详细讲解视频详细代码见文章最后。

VGGT是一个统一的视觉通用模型，通过引导式Transformer架构同时处理点跟踪、深度估计、相机位姿估计和光流预测等多项视觉任务。其核心机制包括交替注意力（帧内和全局注意力）、专用Token（相机和寄存器Token）以及多任务预测头。代码实现展示了关键组件，如多头注意力模块和密集预测头。该模型通过单一架构实现多任务处理，无需为每个任务设计专用解码器，具有高效建模时空依赖关系的能力。

本文提出了一种量化的脉冲驱动Transformer模块(QSD-Transformer)，用于解决脉冲神经网络在资源受限设备上的部署挑战。该模块通过将32位权重量化到2-4位，实现了显著的能耗降低和模型压缩。核心创新包括：1）量化脉冲驱动自注意力机制(Q-SDSA)，大幅降低计算复杂度；2）信息增强LIF神经元(IE-LIF)，在训练时保持丰富信息表达，推理时切换为高效二进制模式；3）细粒度蒸馏方

CogVideoX是一个基于扩散Transformer的文本到视频生成模型，能够生成10秒768×1360分辨率的高质量视频。其核心创新包括：1）3D因果变分自编码器在时空维度压缩视频；2）专家自适应LayerNorm处理多模态特征；3）3D全注意力机制实现连贯运动生成。模型通过渐进训练和多分辨率帧打包技术，显著提升了视频时长和运动连贯性，在定量和定性评估中均优于现有方法。完整实现代码已开源。

《信念状态变换器（BST）》提出了一种革命性的双向预测模块，旨在解决传统前向Transformer在规划任务中的局限性。该模块通过双编码器架构（前向和后向编码器）同时处理前缀和后缀序列，并采用双重预测目标（预测前后token）来学习紧凑的信念状态表示。实验证明，BST在星图导航等复杂任务中达到100%准确率，远超传统方法的20%-50%。该技术为Transformer在规划密集型任务中的应用开辟了

《信念状态变换器（BST）》提出了一种革命性的双向预测模块，旨在解决传统前向Transformer在规划任务中的局限性。该模块通过双编码器架构（前向和后向编码器）同时处理前缀和后缀序列，并采用双重预测目标（预测前后token）来学习紧凑的信念状态表示。实验证明，BST在星图导航等复杂任务中达到100%准确率，远超传统方法的20%-50%。该技术为Transformer在规划密集型任务中的应用开辟了