在动态城市环境中，由于移动物体和遮挡，构建可靠的在线高清地图仍然具有挑战性。现有方法虽然采用特征级时序融合，但仅依赖于逐帧的真实标签监督，缺乏针对连续在线高清地图间几何噪声和时序抖动的显式约束。本文提出MapTCL，一种辅助训练策略，通过双向对齐设计时序一致性损失，具体包括双向向量一致性学习（BVCL）和栅格地图一致性学习（RCL），联合训练以提升生成高清地图的时序稳定性。在nuScenes和Argoverse 2两个基准数据集上的实验显示，MapTCL作为即插即用模块，持续提升多个基线模型表现，且无额外推理开销。
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arXiv cs.CV 发布了这条关于 研究论文 的更新：在动态城市环境中，由于移动物体和遮挡，构建可靠的在线高清地图仍然具有挑战性。现有方法虽然采用特征级时序融合，但仅依赖于逐帧的真实标签监督，缺乏针对连续在线高清地图间几何噪声和时序抖动的显式约束。本文提出MapTCL，一种辅助训练策略，通过双向对齐设计时序一致性损失，具体包括双向向量一致性学习（BVCL）和栅格地图一致性学习（RCL），联合训练以提升生成高清地图的时序稳定性。在nuScenes和Argoverse 2两个基准数据集上的实验显示，MapTCL作为即插即用模块，持续提升多个基线模型表现，且无额外推理开销。
MapTCL通过设计针对时序一致性的辅助损失，显著减少了连续高清地图中因动态环境引起的几何噪声和时序抖动，提升了地图的稳定性和可靠性，有助于自动驾驶系统获取更准确的环境感知。
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OpenAI 正在分享 Astra 的初步网络安全评估以及我们为加强保护措施和安全控制所采取的步骤。
图画书和漫画因易于被儿童理解，长期被用来传播仇恨叙事，如臭名昭著的纳粹宣传图画书《毒蘑菇》。近期，前沿文本到图像(T2I)系统如Gemini和GPT-Image支持多轮对话生成，能保持角色和场景一致，使得制作包含仇恨叙事的视觉故事变得廉价且规模化。以往研究多聚焦单张图像的仇恨内容，未深入探讨组图层面的仇恨含义。本文构建了包含330个多轮配置、涵盖55个仇恨故事的\texttt{HatefulStoryPrompts}，跨两种语言和三种视觉风格，评测五个前沿模型的4950次尝试，模型完成率超80%，最佳达99.0%。对人标数据集\texttt{HatefulVisualStory}（969组仇恨图像集与990组正常对照）评测现有内容审核系统，发现它们常漏判组图仇恨意图，专用安全模型召回最高仅34.9%，强视觉-语言模型达67.5%。文中提出主动与生成后防护措施，交互感知监控对仅提示内容召回率达97.3%，用户提供首图时为92.6%，而联合分析完成图组的生成后方法召回率达80.2%。研究表明，随着图像生成从单个输出向连贯视觉叙事发展，安全策略也需从单图监控演进为基于交互与图像关系的状态推理。
绘画风格并非单一整体：颜色、纹理和结构可能来自不同来源。现有方法将它们作为一个整体风格信号进行迁移，用户难以单独控制每个属性的来源和强度。本文提出StyleComposer，在扩散模型中分别针对每个属性找到最佳表示，并在去噪过程中协调这些表示，实现属性分离。该方法无需训练或反演，能更好地联合满足多参考风格和文本提示，并且为每个属性提供一个强度调节滑杆。项目页面提供更多信息。