Reconstruct Anything Model: a lightweight foundation model for computational imaging
Year: 2026
Type: conference-paper
Authors: Terris, Matthieu, Hurault, Samuel, Song, Maxime, Tachella, Julián
Institutions: MIND: modèles et inférence pour les données de Neuroimagerie, Université Paris Sciences et Lettres, École Normale Supérieure - PSL, Département de mathématiques et applications, Institut du développement et des ressources en informatique scientifique, Centre National de la Recherche Scientifique, Laboratoire de Physique de l'ENS de Lyon
Language: English
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: closed
OpenAlex ID: W7148225003
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