主要观点总结
本篇文章介绍了Computational Visual Media第10卷第3期的论文概览，涉及多个研究方向的合作成果。这些论文涉及深度学习技术及其在视觉媒体领域的多个应用，包括基础模型与可视化结合、三维场景语义分割、形状嵌入与变形、神经几何表示等。
关键观点总结
关键观点1: 论文概览及主要研究成果介绍
文章介绍了Computational Visual Media第10卷第3期发表的论文概览，这些论文包括观点论文以及研究论文。观点论文探讨了基础模型与可视化技术的结合，提出了两个研究方向：针对基础模型的可视化(VIS4FM)和基础模型支持的可视化(FM4VIS)。研究论文则涵盖了弱监督三维场景语义分割、三维网络流框架用于联合学习形状映射和变形、神经几何表示、布料变形预测、全景视频自适应画中画指引方法、基于GAN的深度生成、高质量SVBRDF贴图获取方法、无监督行人重识别、准规则斑图模型的对称化数字纹样生成以及地图布局生成模型等主题。
关键观点2: 论文涉及的技术和方法
这些论文涉及深度学习技术及其在视觉媒体领域的多个应用，包括主动学习和自训练、弱监督学习方法、三维网络流框架、神经几何表示、GANs、高动态范围图像处理等。
关键观点3: 合作团队及成果亮点
这些论文的成果来自于多个研究团队的紧密合作。他们分别针对各自领域的难题，采用了先进的深度学习技术和方法，取得了显著的成果。这些成果在各自领域都具有较高的影响力和应用价值。
文章预览
Computational Visual Media (CVMJ)是由清华大学计算机系可视媒体研究中心于2015年创办、清华大学出版社和Springer出版发行的英文期刊。 CVMJ的第10卷第3期已于日前在线出版，本期共发表1篇综述论文( Review Article), 11 篇研究论文(Research Article)。现将本期论文介绍如下，以飨读者。 Part 1 2024年度第3期导读 1) Foundation models meet visualizations 近年来，基础模型如GPT等已成为构建人工智能系统的主要技术手段。基础模型和可视化技术的结合将成为一种新的研究范式。清华大学的刘世霞教授及其博士生杨维铠、王政等与微软的刘梦尘博士合作发表了观点论文[1]，将这一交叉领域分为两个研究方向：针对基础模型的可视化(VIS4FM)和基础模型支持的可视化(FM4VIS)。在VIS4FM方面，本文探讨了可视化技术在理解、改进及评估这些复杂基础模型中的主要作用；而在FM4VIS方面，本文
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