ECCVJul, 2018

基于流场的静态图像空时视频预测

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TL;DR本研究探讨基于单张静态图片生成连续多个未来视频帧的问题，提出了基于多流模型预测和合成的方法。通过 3D 卷积学习了空间 - 时间关系，预测的结果更加接近真实视频的流形形态，相比现有方法性能更好、多样性更强且能获得更高的人类视觉评估。
发现论文，激发创造
  • VideoFlow: 用于随机视频生成的条件流模型

    我们提出了一种基于归一化流的多帧视频预测方法，可以直接优化数据可能性并生成高质量的随机预测，该方法可以实现对于视频生成建模的可行且竞争性的方法。

    Mar, 2019

  • 深度多尺度视频预测：超越均方误差

    通过卷积网络、对抗训练和特征学习等策略，实现了未来图像预测

    Nov, 2015

  • 学习预测和优化残差运动用于图像生成视频

    本文提出了一个两阶段的生成框架来解决图像到视频转换的问题，其中视频从结构生成并通过时间信号进行调整。通过在面部表情重定位和人体姿势预测这两个任务中取得比现有方法优秀的结果，证明了我们方法的有效性。

    Jul, 2018

  • 未来流嵌入视频预测的双运动 GAN

    本文开发了一个双模 GAN 架构，采用双学习机制，明确地执行未来帧预测与视频中像素流的一致性，该模型通过新的概率运动编码器处理不同像素位置的自然运动不确定性，并使用对抗训练确保未来帧的预测及光流的预测具有真实感，实验证明该模型性能明显优于最先进的方法，具有较强的泛化能力。

    Aug, 2017

  • 静态图像中的运动预测

    该论文提出了一种新的方法，通过在一组视频中学习，从单个静态图像中预测运动，该方法利用结构随机森林和回归来学习局部运动模式，并在多种应用程序中添加预测的运动，例如弱帧提议、动作识别和运动显著性。研究表明，运动预测不仅可行，而且对多种应用程序提供有价值的信息。

    Mar, 2018

  • MemFlow: 光流估计与记忆预测

    MemFlow 是一种实时的光流估计和预测方法，通过使用内存中的历史运动信息实现光流的估计和预测，并通过适应不同视频分辨率来提高性能。

    Apr, 2024

  • 组合式视频预测

    本研究提出了一种基于场景物体的运动特征的像素级未来预测方法，采用隐式预测物体的未来状态并考虑它们之间的相互作用，通过全局轨迹水平的潜在随机变量对任务多模态进行克服，并在两个数据集上进行了实证验证。

    Aug, 2019

  • 基于转换的视频序列模型

    本文提出了一种基于无监督方法的视频帧预测技术，相比直接预测未来帧中每个像素点，本文预测未来帧的变换过程，同时提出了一种新的评估协议，该方法在 UCF-101 数据集上进行了验证，在参数和计算成本上更加高效。

    Jan, 2017

  • 利用物体运动预测实现未来视频合成

    利用背景场景和移动物体的非刚性变形和仿射变换对未来视频帧进行预测，实现较低的变形失真，并在 Cityscapes 和 KITTI 数据集上呈现更高的视觉质量和准确性。

    Apr, 2020

  • 自监督多帧单眼场景流

    本文通过自监督学习介绍了一种基于多帧单目场景流网络的方法，该方法在保持实时效率的同时显著提高了准确性，并通过在 KITTI 数据集上进行测试达到了自我监督学习中的最新水平。

    May, 2021