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通过布局学习实现解耦的 3D 场景生成
我们介绍了一种通过大型预训练的文本到图像模型实现对三维场景进行解缠的方法。我们的关键观点是，通过重新排列具有空间先验的三维场景的部分，可以发现物体的存在，并且这些重排后的场景仍然是原场景的有效配置。具体而言，我们的方法从头开始联合优化多个
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4 months ago
在有向带符号图中学习无社交假设的解耦表示
本文提出了一种不依赖社会假设的学习有向带符号图中解耦节点表示的方法 DINES，采用解耦框架来将每个嵌入分解成不同因素，以捕捉多个潜在因素，并通过轻量级图卷积以及有效的边符号分类解码器来提高模型表达能力，实验证明 DINES 在有向带符号图
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a year ago
ICLR
Align-Deform-Subtract: 解释对象差异的干预性框架
提出一种干预框架 Align-Deform-Subtract (ADS)，通过利用图像空间中的语义对准作为对基础对象属性的反证干预来量化并消除对象属性的差异，得到一组 “解缠的” 误差测量，从而解释对象差异。
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2 years ago
StyleSpace 分析：StyleGAN 图像生成的解耦控制
通过对预先训练在多个数据集上的模型进行分析，本文探讨和分析了 StyleGAN2 的潜在样式空间，发现 StyleSpace 的通道式样式参数空间显著比前人的其他中间潜变空间更具解开性，提出了一种通过 StyleSpace 控制实现更好的视
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4 years ago
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