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PhysReaction: 物理合理的实时人形反应合成通过前向动力学引导的 4D 模仿
通过前向动力学引导的 4D 模仿方法，我们提出了一种生成物理可行的人类反应的方法，该学习策略能够在实时中生成物理可行和类人的反应，显著提高了反应的速度（33 倍）和质量，与现有方法相比。我们在 InterHuman 和 Chi3D 数据集上
PDF3 months ago
在 3D 场景中合成真实可行的人类动作
构建了一个框架，通过分解人 - 场景交互为相互作用和导航两个基本过程，实现了在复杂的三维场景中进行长期交互任务的真实物理模拟角色。
PDFa year ago
使用一致的 Koopman 自编码器预测连续数据
提出了一种新颖的一致性 Koopman 自编码器模型，结合前向和后向动态，通过探索一致性动态与其关联的 Koopman 算子之间的相互作用来处理非线性动态系统，取得了在预测中的准确估计，同时对噪声具有鲁棒性。
PDF4 years ago
ECCV逆问题的深度分解学习
本文提出一种通过 Range-Nullspace 分解的深度学习框架，为解决逆成像问题提供了一种新的范式。通过对数据空间进行分解，模型获得了更多的物理信息，可以有效提高神经网络的学习性能和实际表现。实验结果表明，该框架在压缩感知医学成像和自
PDF5 years ago