Oct, 2018

用于人物动作的循环转移网络

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TL;DR本文提出了基于深度循环神经网络的新方法，称为 Recurrent Transition Network（RTN），可以自动生成过渡动画，并通过添加本地地形表示将其变地形感知，从而产生更好的效果。此外，还探讨了在动画超分辨率设置中的应用，结果显示该网络能够重构很难与未压缩的运动序列区分的动作。
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发现论文，激发创造
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    Jul, 2017

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    Oct, 2018

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    Jun, 2023

  • 基于循环神经网络集成的实时交互式序列生成和控制

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    Dec, 2016

  • 循环神经网络在序列学习中的关键评估

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    May, 2017

  • 状态规则化递归神经网络

    通过使用一种被称为状态规范化的机制来处理以前递归神经网络（RNNs）的不足，从而提高 RNNs 的状态转移动态分析和解释性，并将其应用于自动机抽取，自然语言处理和计算机视觉中。

    Jan, 2019

  • 利用循环神经网络和对抗训练进行人体动作合成与控制

    本研究提出了一种新的生成式深度学习网络，用于人体动作的合成和控制，通过结合循环神经网络（RNN）和对抗训练来进行优化。研究表明，该模型可以高效地生成自然流畅的动作序列，并通过各种比较与实验，证明其卓越性能和有效性。

    Jun, 2018

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    Apr, 2018