CVPRApr, 2020

利用物体运动预测实现未来视频合成

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 面向场景的动态预测知识转移

    通过对视频场景内容及动态规律、语义等方面的先验知识进行分析和预处理，提出一种利用贝叶斯网络解决视频不同场景中的移动轨迹问题的方法，并在实验中证明了其有效性。

    Mar, 2016

  • 学习语义感知动态视频预测

    该研究提出了一种架构和训练方案，通过显式地建模去除和捕捉视频中语义一致的区域的演变来预测视频帧。

    Apr, 2021

  • 视频场景理解的概率未来预测

    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

  • 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

  • 外观和运动条件下的视频预测

    该研究介绍了一种通过给定外观和运动条件生成未来图像的方法，在条件不确定性下有着很好的表现，通过开发创新的条件方案，结合对外观和动作的识别，能够更好地进行视频预测，已在面部表情和人类动作数据集上进行了验证。

    Jul, 2018

  • 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

  • 从视频预测三维人体动态

    本篇论文提出了一种可以根据过去的视频输入，预测人体未来三维网格模型序列的方法，通过引入自回归模型在中间潜在空间上进行预测，有效地促进了自回归预测。

    Aug, 2019

  • 高斯预测：用于运动外插和自由视点合成的动态三维高斯预测

    使用 GaussianPrediction 框架，结合 3D Gaussian 表示法、动态场景建模和未来场景合成等技术，实现对动态环境中未来状态的预测和渲染。

    May, 2024

  • 预测未来场景解析和动态运动

    本文提出了一个新的模型来同时预测未来视频帧中的场景分析和光流估计。通过将场景分析和光流估计相结合，我们的模型在大规模数据集 Cityscapes 上显示出了显着更好的解析和运动预测结果。此外，我们还展示了我们的模型可以预测车辆的转向角度，从而进一步验证了我们的模型学习场景动态的潜在表示的能力。

    Nov, 2017