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细粒度开放域图像动画与运动引导
本文介绍了一种利用视频扩散模型运动先验的开放领域图像动画方法，通过目标运动区域引导和运动强度引导，实现对可移动区域及其运动速度的精确控制，从而促进精细化和交互式动画生成过程。
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8 months ago
基于运动先验的交通视频目标检测
本研究提出了两种新方法来利用运动先验，以提升交通视频对象检测的性能，包括在全监督设置中利用运动先验引导时间信息整合的自注意力模块以及利用运动先验开发伪标签机制消除半监督设置下的嘈杂伪标签。这两种基于运动先验的方法表现出卓越的性能，相较于现有
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8 months ago
通过对抗训练的分解人体动作先验用于视频姿态估计
通过将运动先验以对抗的方式整合进来，本文针对神经网络模型在人体姿态回归中要求对身体运动先验的作用进行了探索和研究，并证明了该算法在 3D 领域中具有较高的鲁棒性和准确性。
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a year ago
基于扩散模型的可控文本到视频生成
本文提出了一种可控的文本到视频模型，名为 Video-ControlNet，它可以生成由控制信号（如边缘或深度图）条件的视频。该模型采用了一种新的残差噪声初始化策略来实现输入视频的运动先验，并生成具有细粒度控制的高质量和连贯视频。
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a year ago
利用时间动态建模在多帧动态环境中进行无监督光流学习
本文提出了一种基于时空动态模型的无监督光流估计方法，使用视图合成的自我监督学习来提供可靠的运动先验信息，利用邻帧的运动先验来改善光流估计中遮挡区域的监督，采用自我监督知识蒸馏来让模型理解物体在连续动态环境中的运动模式，实验证明该方法在无监督
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a year ago
通过运动频率指导探索人类运动的多功能先验
本文提出了一种学习人类动作运动先验的框架，其中包括全局方向归一化、两级频率指导和去噪训练等步骤，可以生成一致且可区分的表达，并嵌入到流行的模型中提高其多样性和有效性。
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3 years ago
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