介绍了一种基于残差更新规则的新型随机时间模型，可用于视频预测，并在复杂数据集上胜过先前的最先进方法。

Feb, 2020

通过使用深度残差网络结构，利用分层预测和自上而下的连接方法，结合对抗和感性代价函数，提高了基于视频预测的性能以及更真实的图像细节和纹理，特别是在快速相机运动下，未来视频帧的预测性能优于现有基线。

Mar, 2020

本文重新审视了视频预测中的分层模型，通过先估计语义结构序列，再通过视频到视频的转换将结构转化为像素，我们展示了用随机循环估算器模拟离散语义结构空间中的结构及其动态来进行成功的长期预测，通过在汽车驾驶和人类舞蹈等三个数据集上的评估，证明了我们的方法能够在非常长的时间范围内生成复杂的场景结构和运动，并且取得了比现有方法长几数量级的预测时间，代码和完整视频可在此 https URL 获得。

Apr, 2021

本文通过对辩别器分解的系统实证研究，提出了一种结构，使得其收敛速度和性能都优于之前的方法，并分析了生成器中的循环单元，提出了一种新的循环单元，可以根据预测的动态特征转换其过去的隐藏状态，包括处理去除、场景改变等复杂行为，最终的模型在大规模的 Kinetics-600 数据集上，获得了卓越的性能。

Mar, 2020

本研究提出了一种基于线性动态系统和非线性映射理论的预测 - 纠正神经网络模型，能够自适应地关注‘惊奇’的视频帧，优化学习效率。研究表明，该模型在三个挑战数据集上的表现与双流网络相当，而无需计算昂贵的光流技术。

Apr, 2017

本研究介绍了双射门控循环单元，为计算机视觉中未来视频预测问题提供了一种有效的方法，能够使编码 / 解码器之间的状态共享并减少计算成本，达到了与最优方法相当的性能。

Dec, 2017

该研究旨在通过预测编码的概念以及诸如自动驾驶车辆之类的机器人应用，探索基于过去条件下生成未来传感器观测的任务。研究重点在于解决多模态未来视频建模的挑战，并利用图像扩散模型的大规模预训练来处理计算代价昂贵的视频处理问题。通过时间戳条件生成更好的采样计划，实验结果证明了学习以时间戳为条件和预测使用不变模态的重要性。

Apr, 2024

本文提出了将视频观察结果分解为静态和动态部分，分别建模于场景结构和车辆主体运动、动态物体运动，来分离结构和运动的影响，从而更好地预测复杂驾驶场景中的未来运动。

Mar, 2022

通过在 Kinetics 数据集上训练基于三维自注意机制的自回归视频生成模型，我们展示了这种概念简单的方法在产生高保真、逼真度更高的视频方面具有竞争力。

Jun, 2019

本文提出了一种新颖的深度学习架构，用于从视频中进行概率未来预测。该模型可以预测城市场景中的未来语义、几何和运动，并将此表示用于控制自动驾驶车辆。

Mar, 2020