曲率正則化による敵対的に頑健なデータセット蒸留 (Towards Adversarially Robust Dataset Distillation by Curvature Regularization)

田中専務

拓海さん、お時間いただき恐縮です。この論文、要点だけざっくり教えていただけますか。うちの現場に導入するときにポイントが分からなくて困っているんです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に見ていきましょう。端的に言うとこの論文は、データを小さくしても

• 論文研究

テクスチャ-GS：幾何とテクスチャの分離による3D Gaussian Splatting編集（Texture-GS: Disentangling the Geometry and Texture for 3D Gaussian Splatting ... 前の記事 SphereDiffusion：球面ジオメトリ対応 歪み耐性拡散モデル（SphereDiffusion: Spherical Geometry-Aware Distortion Resilient Diffusion Model） 次の記事

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