这篇论文的主要动机、现有方法的不足、拟解决的问题、主要贡献和创新点： 1. 动机 伪装物体检测（Camouflaged Object Detection, COD）旨在检测隐藏在环境中的伪装物体，这是一个具有挑战性的任务。由于伪装物体与背景的细微差别和模糊的边界，手动标注像素级的物体非常耗时，例如每张图片可能需要 60 分钟来标注。因此，作者希望通过减少标注负担，提出了一种仅依赖“点标注”的弱

DreamDissector 是一种文本生成3D对象的方法，通过将多对象文本生成的NeRF输入并生成独立的纹理网格，提供了对象级别的控制和多种应用可能性。 DreamDissector 可以生成具有合理交互的多个独立纹理网格，方便各种应用，包括对象级别的文本引导纹理、通过简单操作方便的手动用户几何编辑以及文本引导的可控对象替换。 相关链接 论文地址：https://a