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Coordinate Input and Value Output: Training Flow Transformers in Environmental Space
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内容提要
本研究提出了一种环境空间流变换器（ASFT），旨在简化流匹配模型在不同数据域中的训练过程。实证结果表明，ASFT在处理图像和3D点云等数据模态时表现优异，具有良好的跨域适应能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种环境空间流变换器（ASFT），旨在简化流匹配模型在不同数据域中的训练过程。
- ASFT绕过了对数据压缩器的训练需求，简化了训练过程。
- 实证结果表明，ASFT在处理图像和3D点云等不同数据模态时表现优异。
- ASFT展现了良好的跨域适应能力。
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