它比仿射变换和单应变换限制更严格，但对于运动稳定来说足够了，因为摄像机在视频连续帧之间的运动通常很小。 使用点特征匹配实现视频防抖 该方法涉及跟踪两个连续帧之间的多个特征点。...在步骤3.2中，我们使用光流来跟踪特征。换句话说，我们已经找到了特征在当前帧中的位置，并且我们已经知道了特征在前一帧中的位置。...所以我们有三条曲线来显示运动(x, y，和角度)如何随时间变化。 在这一步，我们将展示如何平滑这三条曲线。...在这一步，我们将使用平滑的轨迹来获得平滑的变换，可以应用到视频的帧来稳定它。 这是通过找到平滑轨迹和原始轨迹之间的差异，并将这些差异加回到原始的变换中来完成的。...我们的目标是显著减少运动，但不是完全消除它。 我们留给读者去思考如何修改代码来完全消除帧之间的移动。如果你试图消除所有的相机运动，会有什么副作用?
update回调在组件每帧渲染前执行，可以理解为由requestAnimationFrame驱动。游戏开发的一个关键点是在每一帧渲染前更新物体的行为、位置等，通常都放在该回调中。...例如当玩家按下前进按钮时，应在每帧的回调中更新玩家的位置。...，并更新玩家位置。...，而是关注在什么状态下切换至对应的动画，并使用 Mix 实现动作之间的平滑过渡。...使用序列帧时需要注意的一个点是，若不同帧之间图片的尺寸有所变化，那么 sprite 节点的 size mode 不能为 trim，同时要关闭 trim 选项，否则会导致节点在动画播放过程中发生位置偏移或宽高比变形等问题
运动放大(Motion Magnification)，将视频中对应位置的运动进行放大，简单理解的话，就是找到时间段内的运动矢量，进行放大，然后权值叠加回去。 为什么需要运动放大？...运动放大的难点？ 如何在运动放大的同时，尽量保持 apperance 不变？如何不引入大量噪声？ 如何保证放大后的动作平滑？没有现存的数据集来训练？...原始信号I(x,t)表示图像在位置x和时刻t的亮度值，而δ(t)表示运动偏差。目标就是通过调整运动放大系数α来生成放大后的信号 ?...第一个使用深度学习端到端地进行运动放大，不需要手工设计特征，从数据里自主学到滤波器。 2. 在无现有数据集训练的情况下，利用COCO和VOC生成数据来训练。 3....但是在 放大倍数很大的情况下(如50倍)，使用 temporal filter 的效果并不好，图像质量退化严重。 故未来方向之一是，如何使temporal filter更好地兼容网络。
对于每个随后的帧，ReRF 使用紧凑的运动网格和残差特征网格：低分辨率的运动网格表示当前帧与上一帧之间的位置偏移，而稀疏的残差网格用于补偿错误和新观察到的区域。...具体而言，本方法提出了一种运动池化策略，以维护帧间运动网格的平滑性和紧凑性，同时引入了稀疏正则化器以提高 ReRF 的紧凑性。...低分辨率的运动网格 {M}_t 表示了当前帧中的每个体素与上一帧中的体素之间的位置偏移。残差网格 {r}_t 表示了当前帧中的体素的稀疏补偿，用于补偿相邻帧之间的差异和新观察到的区域。...运动网格估计 首先，本方法遵循DeVRF的方法来生成当前帧到前一帧的密集运动场 {D}_t ，但只从当前帧到前一帧。为了保持平滑和紧凑的运动网格 {M}_t ，本方法进一步引入了运动池化策略。...这样，前一帧中的一些特征立方体可以通过运动场进行跟踪，从而进一步降低残差体素的熵。通过这种方式，本方法生成了一个低分辨率的 {M}_t ，以紧凑地表示跨帧的平滑运动。
具体地说，为了在两个视频之间实现逐帧的运动迁移，我们必须学习图像间两个人的逐帧映射。...随后，我们进一步地应用训练后的映射G。 同样，我们系统的运动迁移过程如上图3底部所示，与训练过程类似，姿势检测器P 从源视频帧y’ 中提取姿势信息以产生姿势棒图x’。...为了将源视频的姿势与目标位置更好地对齐，我们采用全局姿势归一化Norm，来转换源视频的原始姿势x'，以便使其与目标视频x 的姿势更加一致。...此外，我们还发现，预平滑姿势关键点技术能够非常有效地减少输出的抖动。随着时间推移，我们对帧率较高的视频(120 fps) 中的关键点使用高斯平滑策略；而对较低帧率的视频，我们采用中值平滑策略。 2....主要表现在时序平滑设置表现出更多帧到帧的一致性，这种设置将有助于平滑运动，跨帧的颜色一致性及各自帧的合成。
对于我们上面的例子，使用场景初始帧的相对值将生成标准化的场景，以便于在检查不同场景时进行比较。 一些有用的特征可以从物体运动的空间数据中得到。这些可以用来为给定的对象类型建立运动模型。...值得注意的是在计算这些派生值时使用了滤波和平滑。虚线代表未过滤的值，实线代表从样条插值方法得到的平滑值。平滑是通过Python代码应用的，以帮助一个训练模型的收敛使用这些特性。...下面的代码演示了如何平滑增加的值。...热图分析 为了检查速度是如何受到位置的影响，可以使用热图特征分析聚合数据统计。热图收集数据到一个网格，然后分配一个颜色集的数据分布。热图显示了数据样本所在区域的颜色，而颜色本身代表了特征的大小。...为了避免基于位置的偏见，从地图的尽可能多的部分收集这些不太常见的例子是很重要的，所以使用热图将有助于完成这项任务。 我们可以直观地观察到的另一个有趣的发现是速度与观察次数的负相关关系。
在该论文中，我们构建了含有7种典型拍摄场景的数据集。并且设计了一种自适应地滤波模型，仅使用3或者10帧的缓存，高效地进行路径优化。 1. 背景 手持设备的快速发展使得人们可以随时随地进行视频的拍摄。...当前采用深度学习的稳像方法大多仅使用图像信息，通过稀疏的特征点追踪或者密集光流来进行运动估计。然而对于低质量视频或者特征点不明显的场景，往往会降低特征的可靠性。...同时，这类方法往往需要较大的计算量，并不适用于终端设备。如今的手持设备大多装配着姿态传感器，这些传感器能够提供与拍摄内容无关的准确地相机姿态。基于这些因素，我们考虑使用姿态传感器来实现视频稳像。...紧接着在路径优化过程中，原始路径及加速度值一起进行运动场景的检测，依此来指导平滑模型自适应地进行滤波。得到虚拟的平滑路径，和真实相机路径一起合成稳定的视频帧。 2.1 路径优化 图2....考虑到这个因素，我们更新上述模型到每一行像素。 其中tr为每一行的时间戳。因为我们可以获取较为准确地帧时间戳，因此可以通过线性插值得到每一行的时间戳。
运动放大(Motion Magnification)，将视频中对应位置的运动进行放大，简单理解的话，就是找到时间段内的运动矢量，进行放大，然后权值叠加回去。 为什么需要运动放大？...运动放大的难点？ 如何在运动放大的同时，尽量保持 apperance 不变？如何不引入大量噪声？ 如何保证放大后的动作平滑？没有现存的数据集来训练？...第一个使用深度学习端到端地进行运动放大，不需要手工设计特征，从数据里自主学到滤波器。 2. 在无现有数据集训练的情况下，利用COCO和VOC生成数据来训练。 3....为了让Encoder能区分地学出形状特征和纹理特征，随机地加了color intensity扰动在某些帧上，这里 perturbed frames 及 其运动放大的 groundtruth 分别为Xb'...但是在 放大倍数很大的情况下(如50倍)，使用 temporal filter 的效果并不好，图像质量退化严重。 故未来方向之一是，如何使temporal filter更好地兼容网络。
通过乘以Time.deltaTime，我们可以在每一帧中使用相同的速度来执行计算，这样无论设备的帧率如何，物体的运动都会保持一致。...下面是一个更详细的解释： 在Unity中，游戏循环是按照每一帧来进行更新和渲染的。每一帧代表了游戏画面的静态图像。...这样，我们就可以确保在不同帧率下，物体以相同的速度移动。 需要注意的是，如果在每一帧中使用固定的数值而不乘以deltaTime，游戏对象的运动速度将会受到帧率的影响。...在高帧率下，物体会以较快的速度移动，在低帧率下，物体会以较慢的速度移动。为了避免这种情况，我们使用Time.deltaTime来根据每帧的持续时间来调整移动距离，从而实现平滑的动画和运动效果。...使用Time.deltaTime使得我们能够创建平滑的效果，并使游戏在不同设备上呈现相似的行为。
对于后续的关键帧，与关键帧体积更新策略类似，我们采用 3DGS 来剪除上一关键帧中不正确的高斯，并在当前关键帧中对新的高斯进行密度化处理。 然后，我们限制当前片段中高斯的数量。...p_{i, k},q_{i, k} 分别表示在第 k 个关键帧中第i个高斯核的位置信息和旋转信息， p^\prime_{i, t},q^\prime_{i, t} 分别表示在第 t 帧中第i个高斯核的位置信息和旋转信息...因此引入平滑项来使得运动连贯。...因此，我们加入了自适应权重，将相邻帧之间的位置位移考虑在内, 为静态区域分配更大的权重。...对比而言，HiFi4G 则通过融合 3DGS 与基于关键帧更新的非刚性追踪，提供了细致的高保真的渲染效果。
其关注的是第一个轴（frames）并将空间轴视为批维度。使用这种相对位置嵌入可以跟踪帧的顺序。这个时间注意力模块可让模型获得很好的时间一致性。 图 2：3D U-net 架构。...基础去噪模型使用共享的参数同时在所有帧上执行空间操作，然后时间层将各帧的激活混合起来，以更好地实现时间一致性；事实证明这种方法的效果优于帧自回归方法。...实验表明，使用经过过滤的更高质量的数据集能得到更好的模型质量，即便这个数据集要小得多。 对于首先生成远距离关键帧然后再使用时间超分辨率进行插值的方法，其中的关键挑战是如何维持高质量的时间一致性。...对于该隐含代码序列中的每一帧，使用一个扭曲操作（其定义为 ^=λ(-1) ）执行相应的运动平移，得到 5....交替式帧平滑器（interleaved-frame smoother）机制是通过在交替帧上采用帧插值来减少闪烁效应。在每个时间步骤 ，该平滑器会插值偶数或奇数帧，以平滑其相应的三帧剪辑。
生成可移动的树枝 每个树枝都有一个矩形横截面，其尺寸是变化的（作为离树干距离的函数）。树枝的梢端略微向上，以具有圣诞树的标志性形状。在其最宽的尺寸上，使树枝与锥体（树干）平滑地拟合。...变量 τ 和 σ 分别确定树梢的上下运动和左右位置。树枝是根据四个B样条曲面（上，下，左，右）建立，以使其表面具有平滑的外观，只有少量的点定义表面。...高度 h 处的半径是最大树干半径和顶端半径 0 的线性插值。 树枝的侧面只是顶面和底面之间的连接部分。 为了方便后面的使用，让我们为枝梢位置定义一个函数。...可能性1 首先将声音转换成二维运动：垂直运动：声音水平运动的平滑频率: 声音的当前平滑频率与先前频率的不同 可能性2 首先将声音转换成二维运动: 垂直运动: 音符改变水平运动: 摇摆 树梢的最终运动与...导出动画帧需要几个小时，在这之前将进行最后一个测试： 现在使用您最喜爱的电影编辑软件 (如 Adobe After Effects), 把摇摆的树、声音和降雪放在一起吧！
视觉目标（单目标）跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得运动目标的运动参数，如位置、速度、加速度和运动轨迹等，从而进行下一步的处理与分析，实现对运动目标的行为理解，以完成更高一级的检测任务...其具体任务即根据所跟踪的视频序列给定初始帧（第一帧）的目标状态（位置、尺度），预测后续帧中该目标状态。...观测模型（Observe Model）：如何对众多候选样本评分。 模型更新（Model Updater）：如何更新观测模型使其适应目标的变化。...为了找到在下一帧图像中目标的位置，可以通过测试所有目标可能出现的位置，将相似度最大的位置作为目标的预测位置。...一个比较极端的例子就是理发店门前经常会出现的旋转柱，如果单纯地从二维角度来看，柱子是向上运动的，可在实际的运动场中柱子是横向运动的，观测和实际的运动方向是完全垂直的。
最初，为了逐帧地在两个视频的主体之间迁移运动，研究人员认为他们必须学习两个人的图像之间的映射。...为了提高结果的质量，研究人员还添加了两个组件： 为了提高生成的视频的时间平滑度，我们在每一帧都将预测设置在前一帧的时间步长上。...： 1、姿势检测：根据源视频中给定的帧，使用预训练好的姿势检测器来制作姿势线条图； 2、全局姿势归一化：该阶段考虑了源视频与目标视频中人物身形的不同，以及在各自视频中位置的差异； 3、将归一化的姿势线条图与目标人物进行映射...虽然我们的全局姿势归一化方法合理地调整了任何源对象的运动，使其与训练中看到的目标人物的体型和位置相匹配，但这种简单缩放和平移解决方案并未考虑不同的肢长和摄像机位置或角度。...这些差异也会导致在训练和测试时看到的运动之间存在更大的差距。 另外，2D 坐标和缺失检测限制了在对象之间重新定位运动的方式，这些方法通常在 3D 中工作，需要有完美的关节位置和时间连贯运动。
来看看一个演示Demo, 左边是原始视频，右边是去除短时变化后的视频 运动滤波示例 这是如何做到的呢？这就是我今天提到的运动滤波技术的作用。...作者还认为输出的帧帧和输入的原始帧之间，以及输出的视频帧之间具有高度的平滑性，这种平滑性可以表示为一个能量函数，如果我们最优化这个能量函数，就可以求得输出的视频帧。...正如前面所讲，输出视频中的每一个像素都能够从输入视频的不同帧不同空间位置中找到，因此将输出视频表达为： ?...运动滤波 vs Naive时域滤波 如果在XT方向截取一个平面，我们期望的滤波结果是某个物体的位置经过运动滤波后其在X轴上的位置随时间t保持不变，或仅仅做轻微的变化。...，并且假设长时间的运动变化使得位移场所影响的视频帧间具备某种平滑性 ?
B 运动估计与失真补偿 在LOAM和LeGO LOAM等现有方案中，通过点云帧对点云帧匹配来校正失真，该匹配方法迭代地估计两个连续激光扫描点之间的转换。然而，要找到变换矩阵需要迭代计算，计算效率很低。...因此，我们可以先假设短时间内的角速度和线速度恒定，来预测运动并校正畸变。在第二阶段，在姿态估计过程之后，将重新计算畸变，并且将重新计算的未畸变特征更新到最终的地图。...D 建图与失真补偿 全局地图由边缘特征地图和平面特征地图组成，并基于关键帧进行更新。当平移变化大于预定义的平移阈值或旋转变化大于预定义的旋转阈值时，将选择作为关键帧。...与逐帧更新相比，基于关键帧的地图更新可以减少计算量。如上所述，为了降低计算成本，基于恒定速度模型而不是迭代运动估计来执行失真补偿。...与传统方法相比，我们提出使用非迭代的两级失真补偿来减少计算量。另外，在连续扫描点云帧过程中，通常会提取局部平滑度较高的边缘特征和平滑度较低的平面特征，这对于扫描帧与地图的匹配更为重要。
从直观理解，在高帧率视频的连续帧之间，物体位移的噪声可能与实际物体位移的大小均为一两个像素，位移的微小误差会带来速度的剧烈变化。 误差累积。...如果目标在每帧都有观测，那状态误差还能被及时纠正；而如果缺乏T段时间的观测，估计出的位置的误差\delta_{u_{t+T}} \sim \mathcal{N}\left(0,2 T^{2} \sigma...） 在一个轨迹从失去观测到再次被关联时，把丢失期间看作匀速直线运动建立虚拟轨迹，用虚拟轨迹重新更新丢失期间的kalman滤波器参数，这样就不会有误差累积。...注意OOS只更新滤波器参数，而不会更改之前输出的轨迹结果。OOS与贝叶斯平滑在动机和操作上均不同：贝叶斯平滑是作用于轨迹结果，而没有更新KF参数。...实验结果 作者提出的三个创新点对HOTA和IDF1有一定的提升，对MOTA几乎没有提升 线性插值的后处理对提点很有用，插值的最大间隔设置为了20帧。表中的GPR为使用了RBF核的高斯过程回归。
如果你想要知道动画中实时的、运动中的layer的值，你就得去看表现层。而一旦动画完成后，表现层就会消失，所以如果你不想你的layer回到开始的位置，你就需要设置模型层的属性来匹配动画的最终状态。...那个每秒执行60次的代码会直接基于下一个你在弹簧动作中定义的位置更新任何你想要的属性。...NSTimer可以在你想要的任何时候调用任何你想调用的代码，不断地重复或者只调用一次。如果你想每5秒钟调用一次代码就可以使用NSTimer来做。...或者如果你想要每秒调用代码60次，也可以用NSTimer来做，但当这么快地调用代码的时候（比如每次运动一点点像素，一步步地动画一个界面元素），这个时间对象就会失去准确的同步刷新频率，你可能会丢失一些帧，...它随着屏幕的刷新来启动你的代码，这样你就有了最好的机会来每秒更新你的界面60次（平滑感知动作的时间）。这就是Pop用来将动画一像素一像素、1/60秒一次推动的方法。
最后，借鉴光流估计中的平滑损失函数，体柱的运动估计损失函数中也可以加上局部平滑损失： 最终完整的自监督损失函数可以记为： 所提出的模型在自动驾驶公开数据集 nuScenes 上进行了评估，下表显示的是和当前先进的算法的比较...图（b）是轻舟智航提出的数据驱动的跟踪方法，绿色框表示的是模型的核心模块。在该模型中，同时处理多目标跟踪中的三个最基本的任务：（1）更新跟踪目标的位置；（2）创建新的轨迹；（3）剔除失效的轨迹。...下面，对该模型是如何实现上述三个任务的，进行详细解读。 SimTrack 的模型输入是单帧或者多帧累积的点云，通过对点云数据体素化，将不规则的三维点云数据转换成规则的格网数据。...，同时还能滤除消失的目标，也可以检测新出现的目标；（2）运动估计分支（motion），预测目标在多帧点云序列中的偏移量，用于将（1）中的检测结果更新到当前帧；（3）回归分支（regression），预测目标的其他属性...最后，使用运动估计分支预测的目标偏移，更新当前帧目标的位置。 研究团队在 Waymo 和 nuScenes 数据集上进行了实验。Waymo 验证集上的实验结果如上表所示。
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