本文提出一种无监督学习方法，通过观察未标记的多视角视频，学习将一个包含多种物体的复杂场景的单幅图像观察映射到一个三维神经场景表示，可以将该表示分解为可移动和不可移动的部分，并通过神经渲染进行自监督训练，从而实现基于对象的三维表示、新视角合成、实例分割和三维边界框预测等多种下游任务，并通过对象操作（如删除、插入和刚体运动）实现场景编辑。

Jul, 2022

本文介绍了一种用于无人监督学习序列数据的框架 ——Kalman 变分自编码器，该框架在描述视频中的动态变化时不使用构成其帧的像素空间，而是用一个描述其物体非线性动态的隐藏空间。该模型在各种模拟的物理系统视频中进行端到端训练，在生成和缺失数据输入任务方面优于竞争方法。

Oct, 2017

本文提出了一种基于概率的方法，通过无监督视频数据学习可分离目标身份和姿态信息的表示。该方法利用具有因子化先验分布的深度生成模型来编码隐藏特征集中的时间不变性属性，并通过变化推理实现学习。实验结果表明，该模型成功分解其表示，并在转移学习任务中取得了改善的性能。

Dec, 2016

本文提出了一种新型的自我监督混合模型（DAE-GAN），它结合了两个形变自编码器及条件生成的最新进展，用于学习如何在大量未标记视频的情况下自然地再现人脸，并且在 VoxCeleb1 和 RaFD 数据集上得到了优秀的实验结果，表明了重新表演图像的优异品质和在不同身份之间转移面部动作的灵活性。

Mar, 2020

该论文提出了一种顺序变分自编码器，利用自监督方法，通过利用输入数据自身或外部模型提供的监督信号设计辅助任务，轻松将输入序列表示分解为静态因素和动态因素，并在视频和音频等领域的综合实验中证明其在表示分解和序列数据生成方面的有效性。

May, 2020

介绍了一种新的 3D 表面基础的物体类别生成模型 - Lifting Autoencoders，该模型结合了非刚性结构运动、图像形成和形态模型等的思想，能完全无监督地从非结构化的图像集中学习可控、几何的 3D 类别生成模型，并使用可微渲染器生成 RGB 图像和对抗性训练的细化网络实现清晰逼真的图像重建结果。其生成模型可以通过可识别的几何和外观因素进行控制，从而进行身份、表达、3D 姿势和光照属性的逼真图像操作。

Apr, 2019

本文提出了一种全新的 Siamese 去噪自编码器来学习 3D 姿势表示，通过分离人类骨架数据的姿势和视图特征来进行全面无监督的学习，并借助序列双向递归网络（SeBiReNet）来考虑运动学和几何依赖性， 实现了在姿势去噪和无监督动作识别等问题上的最佳表现。

Jul, 2020

本文介绍了一种非监督框架来提取视频表征的语义丰富特征，并提出了一个深度卷积神经网络来分离运动、前景和背景信息。实验结果表明，该网络可以在视频中成功分割前景和背景，并基于分离的运动特征更新前景外观。此处提供的预训练方法可以优于随机初始化和自动编码器预训练，促进了区分性分类任务。

Jul, 2017

这篇论文介绍了一种针对高维时序数据（如视频或音频）的 VAE 模型架构，学习了数据的潜在表示，可以近似地分解潜在的时间相关特征（动态）和随时间保持不变的特征（内容），从而进行内容和动态的部分控制，并给出了在人工生成的卡通视频片段和声音记录上的实验证据，进一步论证了随机 RNN 模型相对于确定性 RNN 对长序列的压缩与生成的效率更高的假设。

Mar, 2018

本文提出了一种无监督表征学习方法，可以紧凑地编码视频中的运动依赖。利用 RNN Encoder-Decoder 框架预测序列化的原子级 3D 流，以有效地减少学习框架的复杂性。该方法可以用于运动分类和识别等多种应用。

Jan, 2017