体积膨胀，由于输出转换的接受野始终是矩形的，作为层叠卷积的累积 效应，接受野会越来越大，接受野中会包含一些与输出转换无关的背景。不相关的背景会给输出位移的训练带来噪声。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本，是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性？具体地说，通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法，以补偿标记帧α中的丢失信息。...具有遮罩传播的视频实例分割 作者还通过在现有的Mask-RCNN模型中附加一个掩码传播头来提出用于实例分割的掩码传播，其中可以将时间t的预测实例分割传播到其相邻帧t +δ。...在这里，作者还使用乘法层来滤除噪声，仅关注对象实例存在的特征。通过相邻帧的特征聚合，可以缓解遮挡，模糊的问题。...结论 将可变形卷积引入到具有给定偏移量的视频学习任务中，通过实现标签传播和特征聚合来提高模型性能。与传统的一帧一标记学习方法相比，提出了利用相邻帧的特征映射来增强表示学习的多帧一标记学习方法。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...然后，通过将列名称 ['Batsman'， 'Runs'， 'Balls'， '5s'， '4s'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建了 6 列。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
，来描述给定视频的视觉内容。...现有的生成模型，如编码器-解码器框架，不能明确地从复杂的时空数据中探索对象级的交互和帧级的信息，以生成语义丰富的caption。...作者在两个公共数据集(MVSD和MSR-VTT)上进行的实验表明，在所有指标上，本文提出的方法都比以前的SOTA方法有显著的提升。...表示视觉单词的数量，因此我们可以将增强的建议转换为为动态视觉单词，方式如下： 表示第k个对象视觉单词。LSG通过对象级交互和帧级别条件，在视频中提取高级表示，并将这些信息总结为动态视觉单词。...3.2 Ablation Study Effect of Graph 通过比较仅CGO和LSG的结果，可以观察到两个数据集的性能显著下降，这表明了总结帧级特征对潜在概念或视觉单词的重要性。
有了这些对齐的数据，我们就可以在有监督的情况下，学习一种在火柴人和目标人物图像之间的 image-to-image 的转换模型。 因此，的模型经过训练，可以生成特定目标对象的个性化视频。...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...完整的训练过程 模型根据源视频中给定的帧，使用预训练好的姿势检测器 P 来制作姿势线条图。在训练期间，学习了一种映射 G 和一个对抗性鉴别器 D，来试图区分哪些匹配是真，哪些是假。...完整的转换过程 模型使用一个姿势检测器 P : Y′ → X′来获取源视频中人物的姿势关节，这些关节通过归一化，转换为姿势条形图中目标人物的关节。而后，我们使用训练好的映射 G。
单独训练的交互模块将用户交互转换为对象掩码，然后由传播模块使用一种新的top-k过滤策略在读取时空存储器时进行临时传播。...为了有效地考虑用户的意图，提出了一种新颖的差异感知模块，以学习如何在每次交互之前和之后正确融合掩码，这些掩码通过利用时空存储器与目标帧对齐。...S2M网络的目标是在给定输入涂鸦的情况下实时生成单图像分割掩码。...给定一个对象掩码，传播模块跟踪对象并在后续中生成相应的蒙版框架。 我们将过去带有对象掩码的帧视为内存帧，这些帧用于使用基于注意的内存读取操作来预测当前（查询）帧的对象掩码。...在最后一行中，我们将交互模块替换为真实掩码，来评估给定3帧完美交互的方法的上限性能。 用户研究 通过进行用户研究，以定量评估用户的偏好和使用iVOS算法标记视频所需的人力。
团队使用一个图像到图像的转换网络对从在线视频中采集的自然场景的运动先验进行编码，以便对一张新照片合成相应的运动场。...然后通过深度扭曲技术使用生成的运动为图像设置动画：将像素编码为深度特征，通过欧拉运动扭曲这些特征，并将得到的扭曲特征映射解码为图像。...为了估计运动，该团队用数千个瀑布、河流、海洋和其他具有流体运动的材料的视频训练了一个神经网络。训练过程包括要求网络在仅给定第一帧时猜测视频的运动。...动画网络遵循一些技巧来保持干净，包括在不同时间转换帧的不同部分，以及根据周围环境决定混合每个像素的速度。 该团队的方法最适用于具有可预测流体运动的物体。...为了教会他们的神经网络估计运动，该团队在 1,000 多个流体运动视频（如瀑布、河流和海洋）上训练了模型。仅给定视频的第一帧，系统将预测未来帧中会发生什么，并将其预测与原始视频进行比较。
由于从预训练好的CLIP模型中提取的现有信息包含丰富的文本图像语义，作者使用CLIP作为主干，学习一个新的联合潜在空间来匹配文本和视频，而不仅仅是图像。...为此，作者制定了一个新的时间聚合函数π，它能够聚合在语义上与给定文本t最相似的视频帧。通过调节π，我们可以从视频v中提取t中描述的最相关的信息，同时抑制噪音和误导性的视觉线索。...因此，文本可以通过点积注意中的参数推理来关注其语义最相似的帧。最终文本条件池化定义为： 其中FC是一个全连接的网络。 Loss 作者使用由N个文本和视频对组成的数据集D来训练模型。...也就是说，作者通过从数据集中随机注入另一个视频来增加视频的视觉内容，以模拟突然的场景转换。通过对这些增强视频及其原始文本标题执行检索，可以更好地评估检索模型处理野外各种视频的能力。...作者展示了X-Pool如何学习关注与给定文本最相关的帧，这也使模型对视频内容多样性（如场景变换形式）更具鲁棒性。
他们关注两个相关的视频生成问题，一是高分辨率真实世界驾驶数据的视频合成，其在自动驾驶环境中作为模拟引擎具有巨大潜力；二是文本指导视频生成，用于创意内容生成。...通过将经过训练的时间层迁移至不同的微调文本到图像 LDM，研究者首次展示了个性化的文本到视频生成，并希望自己的工作为高效的数字内容创建和自动驾驶模拟开辟新的途径。...用于长视频生成的预测模型 研究者还训练模型作为给定多个（首个）S 上下文帧的预测模型，通过引入时间二元掩膜 m_S 来实现。该掩膜 mask 了模型必须预测的 T − S 帧。...第一个初始序列通过从基础图像模型中合成单个上下文帧来生成，并基于此生成了一个新序列。然后以两个上下文帧为条件对动作进行编码。...具体地，研究者使用 WebVid-10M 文本字幕视频数据集，训练了一个时间对齐版本的 Stable Diffusion 来做文本条件视频生成。
---- 新智元报道 编辑：Joey 桃子 【新智元导读】近日，DeepMind提出了一种基于概率帧预测的图像建模和视觉任务的通用框架——Transframer。 AI又进阶了？...这是DeepMind最近提出的一种基于概率帧预测的图像建模和视觉任务的通用框架——Transframer。 简单讲，就是用Transframer来预测任意帧的概率。...其中就包括视频建模、新视图合成、语义分割、对象识别、深度估计、光流预测等等。 视频建模 通过Transframer在给定一系列输入视频帧的情况下预测下一帧。...研究人员分别在KITTI和RoboNet两个数据集上，训练了Transframer在视频生成上的性能如何。...此外在数据集Objectron进行评估后，可以看出当给定单个输入视图时，模型会产生连贯的输出，但会遗漏一些特征，比如交叉的椅子腿。
调整图像模型来生成视频 在扩散视频建模方面，另一种重要方法是通过插入时间层来「扩增」预训练的文生图扩散模型，然后就可以选择仅在视频上对新的层进行微调或完全避免进行额外的训练。...是先验，给定文本嵌入 _ 和 BPE 编码的文本 生成图像嵌入 _： 这部分是在文本 - 图像对数据上训练的，不会在视频数据上进行微调。...在推理时间，会通过一个先验来转换 CLIP 嵌入 —— 将其从 CLIP 文本嵌入转换成 CLIP 图像嵌入。 图 9：Gen-1 模型的训练流程概况。 Blattmann et al....Video LDM 的工作流程是首先生成低帧率的关键帧，然后通过 2 步隐含帧插值过程来提升帧率。...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。
2） 基于CLIP的大规模视频文本数据集的后预训练如何影响性能？ 3） 对视频帧之间的时间依赖性建模的实用机制是什么？ 4） 该模型对视频文本检索任务的超参数敏感性。...输入是通过现成的冻结视频特征提取器生成的缓存视频特征。如果输入是原始视频，则会使预训练非常缓慢。然而，得益于大规模数据集，预训练模型在视频文本检索方面表现出显著的性能提升。...本文的目标不是预训练一种新的视频文本检索模型，而是主要研究如何将知识从图片文本预训练模型CLIP中迁移到视频本文检索任务中 。...3） 基于强大的预训练CLIP，对于小数据集，最好不要引入新参数，对视频帧采用平均池化机制；对于大数据集，最好引入更多参数，以学习大型数据集的时间依赖性。...无参数类型和序列类型的相似度计算器属于松散类型，采用两个单独的分支分别用于视频和文本表示来计算余弦相似度。
我们的方法不需要预训练数据，而是直接通过三维重建来稳定输入视频。校正阶段结合三维场景深度和摄像机运动，平滑摄像机轨迹，合成稳定的视频。...接下来，LSTM块推断出新的虚拟相机姿势，并使用该虚拟姿势生成一个扭曲网格，以稳定帧。提出了一种新的相对运动表示方法和多阶段的训练过程来优化模型。...数据集和代码都将公开发布。 框架图： ? deep-FVS概述。在给定输入视频的情况下，我们首先去除了OIS转换，提取原始光流。我们还从陀螺仪获得真实的相机姿态，并将其转换为相对四元数。...这里面主要用到了目标帧到关键帧的翘曲场，以及从关键帧到相邻帧的估计光流两个信息，这样，就可以通过链接流向量，计算目标帧到相邻帧的翘曲场。 然后，融合这些特征。 ?...最后，通过使用生成图像的加权平均，来产生最终的输出帧。 ? 好的，今天的分享就到这里，如果喜欢记得关注我，给我一个三连，感谢
本文提出了一种新的深度视频抠图框架，该框架利用了目标与参考帧以及相邻帧之间的时间信息。该框架采用了一种新的时空特征聚合模块的编解码结构。...给定一张图片，由于前景和背景未知，因此对Alpha的估值是一个不适定问题，Trimap图通常作为额外输入来限定求解空间。...显然不切实际，那么如何节省标注成、减少人力介入也是不可忽视的问题（Trimap获取） 3、视频抠图与图像抠图的最大区别就是前者需要考虑帧之间的连续性，如何利用时域信息减少抖动成为了新的挑战。...对于一段视频，只需要人为标注极少量关键帧的Trimap，而其他帧则通过传播算法来自动生成Trimap，从而节约大量Trimap的标注成本。...给定参照帧和目标帧，文中做法如下： 使用两个分享权重的编码器，来分别提取参照帧(F_r)和目标帧(F_t)的语义特征。 使用跨越注意力网络来计算目标帧与参照帧的像素间相似度关系。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 昕朋 【新智元导读】如何仅凭一张图像，就让照片里的人物活过来？英伟达肖像动画新模型SPACEx带你体验。...给定输入图像和上一步中预测的每帧潜在关键点，face-vid2vid生成器（一种基于图像的预训练面部动画模型）输出 512×512像素帧的动画视频。 分成这三个阶段的方法，有很多优点。...例如，通过操纵眼部特征点来添加眨眼等动作。 数据集处理 基于生成的说话人视频，研究团队首先使用3DDFA特征识别模型，提取视频每帧68个3D面部特征点和头部姿势。...随后，研究团队使用预测的头部姿势，将3D面部特征转正，并正交投影到 2D平面上。 同时，研究团队将每个帧归一化，例如固定两个耳朵之间的距离。...同时，还使用音高转换、均衡、响度变化等方法来处理音频数据。 比以前强在哪？
敲黑板：压缩数据通过部分消除数据中内在的冗余来减少发送或存储的数据量。 当我们产生数据的同时，冗余也就产生了。通过数据压缩，提高了数据传输和存储的效率，同时保护了数据的完整性。...例如，假设一段数据里面有很多的0而1很少，那么，就可以通过在发送（或存储）时只标记在两个1中间有多少个0来减少数据的位数，注意此处，我们使用4位二进制数（无符号整数）计数。...它把比特表示为0或1，然后根据给定信息的出现次数以及其他一些给定的因素，来定义不同的编码长度。 例如，如果给定信息出现频率较高，则可以使用更短的编码，而较低频率的信息可以使用更长的编码。...每个字符现在都是树的最底层节点。 2）找出权值最小的两个节点并由它们合成第三个节点，产生一棵简单的二层树。新节点的权值由最初的两个节点的权值结合而成。...该算法旨在通过创建一本密钥代码表来减少数据的大小，用于对数据进行编码和解码，这些代码是从数据本身生成的，通常用作熵编码的一种形式。
VLOGGER建立在最近生成扩散模型的成功之上，包括一个将人类转成3D运动的模型，以及一个基于扩散的新架构，用于通过时间和空间控制，增强文本生成图像的效果。...VLOGGER使用基于统计的3D身体模型，来调节视频生成过程。给定输入图像，预测的形状参数对目标标识的几何属性进行编码。 首先，网络M获取输入语音，并生成一系列N帧的3D面部表情和身体姿势。...此外还通过文本转语音模型将输入文本转换为波形，并将生成的音频表示为标准梅尔频谱图（Mel-Spectrograms）。 管道基于Transformer架构，在时间维度上有四个多头注意力层。...模型使用可变长度的视频进行训练（比如TalkingHead-1KH数据集），以生成非常长的序列。 研究人员采用基于统计的3D人体模型的估计参数，来为合成视频生成中间控制表示。...不过在实践中，作者选择采样离目标剪辑更远的参考，因为较近的示例提供的泛化潜力较小。 网络分两个阶段进行训练，首先在单帧上学习新的控制层，然后通过添加时间分量对视频进行训练。
给定一张图片，由于前景和背景未知，因此对Alpha的估值是一个不适定问题，Trimap图通常作为额外输入来限定求解空间。...首先，缺乏大规模的深度学习视频抠图数据集，这是限制视频抠图发展的首要因素；其次，如果直接将图像抠图算法移植到视频数据上，需要对每一帧提供Trimap，然而逐帧标注Trimap显然不切实际，那么如何节省标注成...、减少人力介入也是不可忽视的问题；另外，视频抠图与图像抠图的最大区别就是前者需要考虑帧之间的连续性，如何利用时域信息减少抖动成为了新的挑战。...对于一段视频，只需要人为标注极少量关键帧的Trimap，而其他帧则通过传播算法来自动生成Trimap，从而节约大量Trimap的标注成本。...给定参照帧和目标帧，文中做法如下： 使用两个分享权重的编码器，来分别提取参照帧(F_r)和目标帧(F_t)的语义特征。 使用跨越注意力网络来计算目标帧与参照帧的像素间相似度关系。
机器之心报道 机器之心编辑部 一键生成可玩游戏世界。 Sora 问世才不到两个星期，谷歌的世界模型也来了，能力看起来更强大：它生成的虚拟世界「自主可控」。...Genie 是一个 110 亿参数的基础世界模型，可以通过单张图像提示生成可玩的交互式环境。 我们可以用它从未见过的图像进行提示，然后与自己想象中的虚拟世界进行互动。...Genie 由三个部分组成：一个潜在动作模型，用于推断每对帧之间的潜在动作；一个视频 tokenizer，用于将原始视频帧转换为离散 token；一个动态模型，用于在给定潜在动作和过去帧 token 的情况下...token ； 3) 动态模型，给定潜在动作和过去帧的 token，用来预测视频的下一帧。...或许有一天，Genie 可以被用作训练多任务智能体的基础世界模型。在图 14 中，作者展示了该模型已经可以用于在给定起始帧的全新 RL 环境中生成不同的轨迹。
导语 iPhone 7 Plus上的人像模式展现了摄影深度的强大功能。 在iOS 11中，驱动此功能的深度数据现在开放使用。 了解如何利用深度信息为创意成像开辟新的可能性。...它们都是1200万像素，分享同样的配置项、格式。可以单独使用它们，也可以用一个虚拟的第三方摄像头来共同使用它们，使它们配合。它以同步的方式运行，相同的帧速率，并且一起运行它们可以实现两个选框功能。...深度图也可能被处理来填补这些点。 可以通过基于周围深度数据进行内插，或者通过使用RGB图像中存在的元数据来实现。...上面讲到针孔相机，为了将3D空间中的点转换为2D空间，需要两个信息，光学中心和焦距。在计算机视觉中，可以使用这些属性通过使用逆变换将2D图像重新投影回3D空间，这在新的AR kit中是重点。...iOS 11中的新功能，可以选择在每个视频帧中收到这样一组内在函数，通过调用 AVCaptureConnection 的 isCameraIntrinsicMatrixDeliveryEnabled 来选择
虽然为了解决第一个问题，每年都会提出新的解决方案，但第二个问题主要是通过生成新数据集的繁琐任务来解决。 我们已经注意到一些原因，这些原因要求在公共数据集中有大量的小目标来训练小目标检测器。...这类模型是以对抗性的方式训练的，其中一个网络（生成器）试图通过生成新的图像来欺骗另一网络（鉴别器）。生成器试图提供越来越类似于现实世界中的示例。...用于目标检测的数据增强提出了两个主要挑战：（i）生成新目标和（ii）集成这些目标以使其适应新场景。前者主要通过重用不同位置的现有目标或通过重新缩放函数调整其比例来解决。...在[27]中，他们通过两个模块增加了给定数据集中的人物实例数量：形状引导变形和环境适应。前者通过改变给定进入者的形状来产生数据扩充。后者通过混合使人适应背景。...DeepFill是一种基于生成模型的方法，可以利用周围的图像特征来合成新的图像结构。 Deep fill将帧 和掩码 作为输入，并返回相同的图像 ，但填充了空区域。
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