temporally consistent | BriefGPT

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GenHowTo: 从教学视频中学习生成动作和状态转换
生成具有时间一致性和物理可行性的行为和物体状态转换的图像，利用视频数据集和条件扩散模型 GenHowTo，在各种对象和动作上展示出优秀的性能。
PDF7 months ago
个性化视频光照重构采用非专业光场
我们开发了一种个性化视频照明算法，在任何姿势、表情和照明条件下实时生成高质量和时间一致的照亮视频。通过随意捕捉用户在监视器上观看 YouTube 视频的视频，我们展示了可以训练一种个性化算法，能够在任何条件下产生高质量的照明。我们的关键贡献
PDF8 months ago
VideoDreamer: 自定义多主题文本到视频生成与解藕混合微调
一个名为 VideoDreamer 的框架填补了现有工作在生成单一主题视频上的不足，它通过利用预训练稳定扩散，潜变量运动动力学和时间交叉帧注意力来生成多主题的文本引导视频。该项目还引入了一个用于评估定制多主题文本到视频生成模型的基准测试集
PDF8 months ago
通过文本图像传播模型进行零样本视频编辑
一种名为 Ground-A-Video 的新型基于 groundings 的多属性视频编辑框架，通过引入跨帧门控注意力、调制交叉注意力和光流引导反转隐藏特征平滑，实现了无需训练的时间一致的多属性视频编辑，并在编辑准确度和帧一致性方面表现优于
PDF9 months ago
IJCAI感知学习视频压缩与循环条件 GAN
本文提出了一种适用于逐帧视频的感知式学习视频压缩 (Pervetual Learned Video Compression，PLVC) 方法，并首次提出了一种递归条件判别器，该方法可以在保留视频画质和压缩率同时，满足时域上的一致性，而且其性
PDF3 years ago
视频物体分割的提议生成、精化和合并
我们提出了一种名为 PReMVOS 的半监督视频对象分割算法，它将问题分为生成准确的对象分割掩码提案和选择和合并这些提案成为准确且时间上连续的像素级对象轨迹，并在同时处理跨视频序列分割多个对象的困难问题方面取得了最先进的结果。
PDF6 years ago
CVPR基于帧递归的视频超分辨率重建
本研究提出了一种端到端可训练的帧递归视频超分辨率框架，使用先前的高分辨率估计来超分辨率下一个帧，自然鼓励时态一致结果并降低计算成本。
PDF6 years ago