NeRF & Beyond 7.13（HyperDreamBooth, 3D医学数据的2D视觉模型，语义Metaverse综述）
Diffusion相关
HyperDreamBooth: HyperNetworks for Fast Personalization of Text-to-Image Models
https://arxiv.org/abs/2307.06949
Google Research
HyperDreamBooth：一个能够从一个人的单个图像有效生成一小组个性化权重，然后将这些权重加入diffusion模型，并支持快速的fine-tuning，生成细节丰富的人脸。只需要一张参考图的情况下，只用20秒可完成生成，比DreamBooth快25倍，比Textual Inversion快125倍，质量与DreamBooth相同，而且模型比DreamBooth小10000倍。
医学数据
Explainable 2D Vision Models for 3D Medical Data
https://arxiv.org/abs/2307.06614
TUM,?Helmholtz Zentrum Munich
提出一个简单的方法使用中间特征表示来调整2D网络处理3D医学体积数据。
综述
Towards Ubiquitous Semantic Metaverse: Challenges, Approaches, and Opportunities
https://arxiv.org/abs/2307.06687
CMU，Singapore University of Technology and Design，?CSIRO，MBZUAI，Nanyang Technological University
这篇综述聚焦在语义metaverse的四个基础部分：AI, 空-时域数据表达（STDR），语义物联网（SIoT），语义增强的数字孪生（SDT）
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