本文介绍了一种新的图像编码方案，其通过利用压缩模型和生成模型共同支持机器视觉和人的视觉感知任务，并使用紧凑边缘映射连接两种视觉模式，实现了对图像特征的重新构建，其提供了有用的证据支持 MPEG VCM（面向机器的视频编码）标准化工作。

Jan, 2020

本文概述了 3D 生成方法和 3D 感知图像合成的算法和表示方法的发展，并探讨了面临的困难和挑战。

Oct, 2022

通过探索条件生成模型的新的形式和在图像、3D 动画和视频中的创新应用，本论文试图在计算机视觉领域推动创新。我们的研究聚焦于提供噪声和视觉数据的可逆变换的体系结构，并应用编码器 - 解码器结构进行生成任务和 3D 内容操作。在所有情况下，我们都将条件信息纳入生成过程中，以提高视觉数据的合成效率和生成内容的质量。

Oct, 2023

本文介绍了针对生成模型学习中 GAN 和 VAEs 的新方法，并阐述了 GAN 和 VAEs 的相似性和差异性，探讨了它们的后验推理和 KL 散度的最小化问题，并将 VAEs 的 importance weighting 方法应用到 GAN 的学习中，同时采用对抗性机制加强 VAEs 模型，实验证明了这些方法的普适性和有效性。

Jun, 2017

本文介绍了深度生成模型的各种技术，并进行了对比、解释和回顾，包括基于能量、变分自编码器、生成对抗网络、自回归模型、归一化流、许多混合方法。

Mar, 2021

本研究探讨了开源视频条件生成模型作为下游任务的编码器的潜力，重点研究了使用 BAIR 机器人推动数据集进行实例分割。研究人员提出使用视频预测模型作为通用视觉编码器，利用其捕捉关键的时空信息的能力，对实例分割等任务至关重要。受人类视觉研究的启发，尤其是共同命运的格式原则，该方法旨在开发一个能够有效区分前景与背景信息的运动性的潜在空间。研究人员利用一个基于 3D 向量量化变分自编码器（3D VQVAE）的视频生成编码器模型，以输入帧作为条件，并结合下游分割任务。实验涉及对预训练视频生成模型进行自适应，分析它们的潜在空间，并训练用于前景 - 背景分割的自定义解码器。研究结果展示了利用生成式前提学习进行下游任务的有希望结果，为计算机视觉应用中的场景分析和分割工作提供了进展。

May, 2024

文章提出了一种基于深度生成模型和序列数据的变分自编码器模型，用于视频压缩，经测试取得了竞争性的压缩效果。

Oct, 2018

本文介绍了一种利用基于分数的生成模型，即扩散模型，以视觉信息为条件的音频视觉语音增强系统。通过利用在口形识别上进行了微调的自我监督学习模型获得的音频视觉嵌入，将其变换器的编码器的分层特征聚合、时序对齐并合并到噪声条件分数网络中。实验评估表明，所提出的音频视觉语音增强系统在语音质量和减少生成物品的方面具有改进效果，并且减少了发音困惑等方面。这得到了下游的自动语音识别模型的单词错误率的支持，其中尤其在输入信噪比低的情况下，该模型的单词错误率明显降低。

Jun, 2023

该论文通过生成对抗网络（GANs）将视觉方面应用于社会过程的研究，通过训练 StyleGAN2 模型，连接照片数据点与多个贫困指标的元数据，根据这些因素调整合成新图片，研究描述伦敦贫困和富裕地区的视觉差异。

Dec, 2023

这篇论文总结了使用深度学习算法，如生成对抗网络，进行超分辨率图像和视频研究的最新进展，提供了改进图像和视频质量的方法，如递归学习、新颖的损失函数、帧率增强和注意力模型集成。这些进展对于增加低分辨率视频的视觉清晰度和质量具有巨大潜力，可应用于监控技术、医学成像等多个领域。此外，这个集合还深入研究了生成对抗网络的更广泛领域，探讨了它们的原理、训练方法以及在各个领域的应用，同时强调了人工智能领域中不断发展和变化的挑战与机遇。

Dec, 2023