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ReChannel通过将令牌直接映射到像素空间块，适配预训练的扩散变换器（如FLUX-Klein）用于密集预测任务，在无三元图的抠图、KITTI深度和指代分割上以极少的额外参数取得了最先进的成果。
RaysUp 是一个超轻量、任务无关的特征上采样框架，利用几何感知射线域技术从低分辨率VFM输出重建高分辨率特征，以比先前工作减少84%的参数和7倍更快的推理速度实现了最先进的性能。
ViT-Up提出了一种用于视觉Transformer的任务无关特征上采样器，在任意连续图像坐标上预测特征，从而能够生成任意分辨率的密集特征图，并提升了密集预测和语义对应基准的性能。它优于先前的最先进上采样器，在Cityscapes上提升了+2.07 mIoU，在SPair-71k上提升了+4.17 [email protected]。
Phase Marginalization是一种事后方法，通过评估结构化补丁网格相位并聚合输出来解决Vision Transformers中依赖于相位的不稳定性。与标准基线相比，它以最小的额外成本改善了分割、深度和局部匹配性能。