本文介绍了一种可微分全局流本地注意力框架，用于姿势引导的人体图像生成。该模型通过预测流场和提取特征图中的局部补丁，生成高质量的人体图像，实验结果表明其优于传统方法，适用于多种空间变换任务。

本研究提出了一种新型无校准空间变换方法，利用简单注意力机制提升三维语义占用预测的速度和精度，展现出在复杂环境中的应用潜力。

该文综述单目3D车道检测研究进展，涵盖多种方法：利用几何结构与先验实现局部到全局重建，从前视图直接提取BEV信息并进行数据增强，在82 FPS下F-Score提升3.8%；BEV-LaneDet引入虚拟相机与空间变换金字塔；部分方法将任务分解为曲线建模与地面高度回归，统一2D/3D检测；ONCE-3DLanes提供21.1万标注及SALAD方法；此外还有基于Bézier曲线、相机姿态两阶段框架、3D-LaneNet、LATR、Anchor3DLane及BEV划分聚类等方案。