本研究提出了一种新的预训练方法GaussianPretrain，旨在解决自动驾驶视觉预训练中几何与纹理信息独立处理的问题。该方法通过整合这两种表示，显著提升了3D物体检测和HD地图构建的性能。

本文介绍了一种改善乳腺癌治疗中肿瘤定位的学习策略，适用于乳腺磁共振图像注册。该策略克服了乳腺图像中纹理信息不足和变形需要满足微分同胚约束的困难，并提供了早期实验结果。注册网络在乳腺图像的注册中表现出优越的结果，并提供了微分同胚保证。

SiTH是一种新的流程，将图像扩散模型与3D网格重建相结合，推断未知的人体形状、服装和纹理信息。该方法生成逼真、带纹理的3D人体。