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大语言模型+扩散Transformer的深度融合，让文本到图像生成更精准、细节更丰富；同时，专家轨迹正则化深度强化学习在自动对焦中的稳定加速表现，也展示了深度学习与轨迹建模结合的潜力。
这样的组合正在多模态生成与智能控制领域悄然升温，适合想快速产出高质量成果的同学。想冲高区，可尝试探索跨模态生成的轻量化架构、动态轨迹约束策略，以及大模型与深度学习的联合优化方向。今天小图给大家精选3篇CVPR有关深度学习方向的论文，请注意查收！
论文一：Exploring the Deep Fusion of Large Language Models and Diffusion Transformers for Text-to-Image Synthesis
方法：
文章首先构建了多种融合架构，将大型语言模型的语言理解能力与扩散Transformer的图像生成能力进行有机结合，通过模块级设计与信息流动机制实现高效协作。作者设计了一套标准化训练流程，涵盖预处理、模型搭建、损失函数设定及多轮调优，并在多个公开数据集上进行系统实验，实现方法的可复现性。最后，团队通过详细展示不同融合策略在文本与图像关联度、生成细节丰富性以及运算效率上的优劣，推动了领域内模型设计的进一步发展。
创新点：
首次系统性对比并梳理了大型语言模型与扩散Transformer在多种融合方式下的性能与表现。
提出了可复现的训练范式和开源方法，推动了文本到图像生成模型的透明化与标准化。
深入分析了不同融合策略对生成图像质量、语义一致性和模型效率的影响，给出优化建议。
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2505.10046
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论文二：Stabilizing and Accelerating Autofocus with Expert Trajectory Regularized Deep Reinforcement Learning
方法：
文章首先构建了一个以深度强化学习为核心的自动对焦模型，并将包含丰富对焦经验的专家轨迹作为正则化项纳入损失函数中以约束学习过程。研究团队为该任务量身定制了奖励函数，使模型在对焦过程中能够自适应地减少无意义的搜索步骤，从而提升对焦速度和精度。整个方法通过大量实际和仿真数据训练与测试，最终在多种复杂拍摄场景下展现出优于传统和现有深度方法的稳定性和效率。
创新点：
引入专家轨迹数据作为正则项，有效指导深度强化学习对焦策略的收敛方向。
设计了专门针对对焦场景的奖励机制，显著减少对焦过程中的无效搜索。
通过端到端训练框架，实现了自动对焦系统在多种实际场景下的高鲁棒性和优越性能。
论文链接：
https://cvpr.thecvf.com/virtual/2025/poster/35124
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论文三：Deep Fair Multi-View Clustering with Attention KAN
方法：
作者首先利用多视图特征融合，将不同视角的数据输入深度神经网络，通过注意力KAN模块动态分配特征权重，强化关键信息的表达。研究团队引入公平性约束，针对不同群体或类别进行正则化处理，确保聚类结果在各视图之间保持公正分布。整个方法以端到端方式训练，并在多种复杂真实数据集上进行验证，显著提高了聚类的准确率和公平性。
创新点：
首次将Kolmogorov-Arnold网络与注意力机制结合应用于多视图聚类任务。
设计了公平性约束模块，有效缓解了数据分布不均导致的聚类偏差。
提出深度多视图聚类框架DFMVC-AKAN，实现了聚类性能和公平性的同步提升。
论文链接：
https://ieeexplore.ieee.org/document/11094477
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