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GenDeF: 学习生成变形场进行视频生成
通过使用生成变形场的方法，我们提出了一种全新的视频生成视角，可以有效地利用一张静态图像进行视频合成以提高视觉质量，并且实现对视频的内容和动作的解耦，使用户可以通过处理对应的静态图像来处理合成的视频，从而方便了许多应用如视频编辑、关键点跟踪和
PDF7 months ago
人脸图像的神经隐式变形
我们提出利用基于坐标的神经网络来表示面部图像的变形和融合。通过结合经典方法中的能量函数，我们利用这些网络的平滑性和灵活性进行训练，同时允许连续的面部变形和融合。实验结果表明，我们的方法在面部变形检测方法方面与传统方法和基于数据的神经技术相竞
PDF10 months ago
ECCVBi-PointFlowNet: 基于点云双向学习的场景流估计
本文提出了使用双向流嵌入层的新型场景流估计体系结构，它学习了前向和后向方向的特征，增强了估算性能。实验结果表明，在 FlyingThings3D 和 KITTI 基准测试中，该体系结构表现非常优异，与其他方法相比具有明显的优势，并且通过代码
PDF2 years ago
ECCV处理失配和遮挡条件的高分辨率虚拟试穿
提出了一种新的虚拟试穿条件生成器，其中包括信息交换的特征融合块，它不会产生任何对齐或像素挤压伪影，同时介绍了鉴别器拒绝过滤器以滤除不正确的语义分割图预测。
PDF2 years ago
NIPSWarp：基于神经网络的基因表达数据可解释性方法
我们证明了扭曲的原理，这是一种解释神经网络在基因表达分析上内部工作的方法，扭曲是获得神经网络内部工作理解的一种有效途径，我们证明了扭曲能够从样本特定的个人角度恢复给定类别的有意义信息，并发现扭曲在线性和非线性可分数据集上都表现良好，这些令人
PDF7 years ago
通过随机嵌入改进贝叶斯优化的扭曲核提高鲁棒性
该论文提出了一种基于随机嵌入贝叶斯优化的方法，并通过将高维子空间的扭曲集成到协方差核中来扩展它。该方法可以解决高外部维度的缺点，避免算法评估提供冗余信息的点，并缓解嵌入域选择边界限制，从而提高其鲁棒性，并在一个具有 25 个变量和内部维度
PDF10 years ago