本文提出了一种基于注意力机制的网络来进行任意物体之间的动作传递，从源图像和驱动视频中提取外观信息并实现不同主体间的动作传递，通过交叉主体训练模型能更多角度、更真实的传递动作，实验表明该方法在各个领域内表现更好。

Jul, 2020

本文提出了一种跨领域 MOT 自适应方法，以先前的数据集为基础，并通过自我学习和更新来模拟新数据的获取过程，采用自监督学习的策略，实验结果表明在多项挑战性设置中，相比完全监督、无监督和自监督的最新方法，该方法在跟踪度量 MOTA 和 IDF1 上具有卓越表现。

Jun, 2023

本文提出了一种运用自监督学习和运动导向的领域自适应语义分割框架（MoDA），以解决目标领域中缺乏标注的语义分割问题。MoDA 通过利用对象运动的自监督学习，在前景和背景类别上采用不同的策略来处理领域间的差异，通过前景对象发现和语义挖掘以及背景对抗训练来提高准确性。实验结果表明，MoDA 在领域自适应图像分割和领域自适应视频分割方面优于现有方法，并可与现有的先进方法相结合以进一步改善性能。

Sep, 2023

本文提出了一种用于无配对数据的跨领域面部重现方法，通过转换器为不同领域中的动作在共同的潜变量空间进行对齐和转移，采用两个特定领域的运动编码器和可学习的运动基础记忆单元进行特性捕捉，并通过类比约束使用两个领域的数据进行新颖的跨领域训练方案，实验结果表明我们的方法优于其他竞争方法。

Aug, 2023

我们研究了夜间光流的一项具有挑战性的任务，该任务在纹理衰弱和噪声放大等问题下受到影响。我们探索了一个共同的潜在空间作为中间桥梁，以加强辅助领域和夜间领域之间的特征对齐，提出了一种新颖的共同外观 - 边界自适应框架用于夜间光流。我们利用内在图像分解将辅助白天图像和夜间图像嵌入到一个反射对齐的共同空间中进行外观自适应，发现两个反射图像的运动分布非常相似，从而有助于将运动外观知识一致地从白天领域传递到夜间领域。在边界自适应中，我们从一个时空梯度对齐的共同空间中理论推导了夜间图像和累积事件之间的运动相关公式，发现两个时空梯度图的相关性存在显著差异，从而有利于将边界知识从事件领域对比性地传递到夜间领域。此外，外观自适应和边界自适应相互补充，因为它们可以共同将全局运动和局部边界知识传递到夜间领域。

Jan, 2024

通过姿势数据和神经运动合成方法，我们利用现有的运动捕捉数据集将合理的动作转移到只有姿势数据的角色上，实验证明该方法可以同时有效地结合源角色的运动特征和目标角色的姿势特征，并通过小型或嘈杂的姿势数据集生成逼真的动作，被参与者评为更加享受观看、外观更逼真且表现更加平滑。

Oct, 2023

设计了一个针对视频数据的统一框架，同时规范化跨模态和跨领域特征表示，通过对 UCF、HMDB 和 EPIC-Kitchens 等领域适应性行动识别基准数据集的实验，证明了方法的有效性。

Aug, 2021

本研究提出了一种新颖的 3D 感知说话人视频动作迁移网络 Head3D，通过生成可视化可解释的 3D 标准头部，从 2D 主体帧中充分利用主体外貌信息，以适应驱动视频帧对齐。我们的方法的一个关键组成部分是自我监督的 3D 头部几何学习模块，能够从 2D 主体视频帧预测头部姿势和深度图。此外，我们还采用基于注意力的融合网络，将主体帧的背景和其他细节与 3D 主体头部相结合，生成合成目标视频。我们在两个公共说话人视频数据集上进行了广泛实验，结果表明 Head3D 在实际的跨身份设置中优于 2D 和 3D 先前方法，有证据显示它能够轻松适应受控姿态的新视图合成任务。

Nov, 2023

我们提出了一种无需训练的视频运动转移模型 (COMD)，通过将摄像机运动从源视频中分离并转移到新的视频中，实现了对摄像机运动的灵活控制。我们通过提出一种单次摄像机运动分离方法和少次摄像机运动分离方法，从单个源视频和多个具有相似摄像机运动的视频中提取摄像机运动。最后，我们提出了一种运动组合方法，将不同类型的摄像机运动结合起来，使我们的模型具有更加可控和灵活的摄像机控制。

Apr, 2024

介绍一种采用深度学习方法进行图像动画生成的框架，包含关键点检测模块，密集运动预测模块和运动转移模块，并证明了该方法在多个基准数据集上优于现有的图像动画和视频生成方法。

Dec, 2018