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NOAH引入了一个生成式Transformer模型，用于纵向多模态患者数据的全面表征和预测，实现临床环境中的零样本分类和反事实模拟等任务。
RelightFormer 引入了一种前馈生成Transformer，用于直接单视图和多视图图像重光照，使用交叉注意力进行光照注入和排列不变编码以处理无序视图，通过在大量合成数据集上训练实现最先进的视觉质量。