在此阶段，我们设置系统级参数如每帧的最大迭代次数，然后编码器速率控制模块通过应用其内部逻辑来对每个帧进行帧类型选择工作。...请注意——编码器速率控制模块从当前帧的初始编码接收其反馈，下一帧的初始编码（确定比特流的目标质量）不会受到影响。 CABR引擎可以以串行迭代方式或并行方式运行。...要将CABR引擎与视频编码器集成在一起，编码器应支持多项条件：首先，编码器应该能够使用几个不同的编码参数（例如QP值）对输入帧（已经编码的帧）进行重新编码，并保存每个编码的不同阶段状态，包括初始编码；保存状态的原因是当...CABR控制模块选择一个候选帧编码（或初始编码）作为输出流中的一种时，编码器的状态应对应于候选帧编码后的状态；通常情况下，支持多线程操作的编码器和硬件编码器通常具有此功能，因为每个帧编码都是由无状态单元执行的...样品编码结果 下面，我们提供了两个基于CABR引擎编码的示例结果，当与Beamer 5集成时，Beamer的HEVC软件编码器将分别说明CABR的不同方面。
Movement(运动) 可以调整颗粒产生后是怎么运动的.粒子系统使用了简化版的物理模拟来加速性能,但颗粒仍然可以和物理引擎管理的对象进行交互 7种效果 image Bokeh(焦外成景) Confetti...Gesture Controls(手势控制) 可以用手势来操纵相机视图 3.Pause/Play Button(暂停/继续按钮) 可以暂停运行仔细检查细节 4.Restart Button(从头开始按钮) 从最初状态重新运行...,设置为Constant,则颗粒放射状从形状表面向外运动,否则颗粒将以随机方向运动 Spreading angle(散布角度) 随机化大量颗粒的发射角度.设置为0,则颗粒严格按照上一个设置的方向运动 Shape...设置第一个动画序列的零起点画面,第零帧对应的是网络中左上角的图片.使用单帧图片时设置为0 Frame rate(帧率) 设置动画的每秒速度.使用单帧图片时设置为0 Animation(动画) 设置动画序列的行为...磁力等)对颗粒的影响 Die on Collision(碰撞后死亡) 允许场景中的物理实体碰撞并摧毁粒子 Physics Properties(物理属性) 控制物理模拟中粒子物理行为的基础物理属性,一般可保持默认
是时空解码器，其能生成一系列的 16 帧视频，其中每一帧都是低分辨率的 64x64 RGB 图像 。 是帧插值网络，可通过在生成的帧之间插值而有效提升帧率。...Video LDM 中的时间层 （见图 10）会与已有的空间层 交错放置，而这些空间层在微调过程中会保持冻结。也就是说，这里仅微调新参数 ，而不会微调预训练的图像骨干模型参数 。...因此 Video LDM 向解码器添加了额外的时间层，并使用一个用 3D 卷积构建的逐块时间判别器在视频数据进行微调，同时编码器保持不变，这样就依然还能复用预训练的 LDM。...其中编码器的微调目标是通过新的跨帧判别器获得时间一致性，而编码器保持不变。 类似于 Video LDM，Blattmann et al....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。
* I帧自身可以通过视频解压算法解压成一张单独的完整视频画面，所以I帧去掉的是视频帧在空间维度上的冗余信息。...，预测比较准确；5）B帧不是参考帧，不会造成解码错误的扩散。...在视频播放时，播放器一般都支持随机seek（拖动）到指定位置，而播放器直接选择到指定位置附近的 IDR 帧进行播放最为便捷，因为可以明确知道该 IDR 帧之后的所有帧都不会引用其之前的其他 I 帧，从而避免较为复杂的反向解析...比如在对同一个视频进行多码率转码时，如果指定 IDR 帧对齐（IDR Frame Alignment），则意味着所有输出视频的 IDR 帧在时间点、帧内容方面都保持精确同步，此时播放器便可实现多码率视频平滑切换...，从而不会出现较为明显的切换卡顿。
在本文中，我们提出了一种新颖的事件特征提取器，通过增强不同时刻状态之间的交互和区分变化来捕获事件基数据中的时空特征和运动线索。...在本文中，我们分别提出了事件特征提取器和多模态整合器来解决上述两个挑战。具体来说，（i）我们采用了一种简单但有效的事件累积方法来离散化异步事件的时间域。每个离散化的时间切片可以累积成一个强度帧。...此外，我们通过利用运动信息加强不同时刻状态之间的交互，并增强相应特征。 3 方法 作为补充模态，基于事件的信息可以有效地提升传统基于帧的跟踪器的输出，并显著提高跟踪性能。...GM-LSTM然后处理每个bin，同时保持空间维度一致。在推理过程中，每个隐藏状态和细胞状态都以序列方式传播到下一个GM-LSTM。...3.2.2 运动感知模块（MAM） 视觉跟踪依赖于运动和时间上下文，这激发了我们利用先前输出状态和当前输入状态之间的区分信息来提高我们跟踪器的置信度。
可靠传输：比从网络层仅仅通过端对端的传输增加了可靠性 拒绝重复：提供传送的信息不会被重复接收 支持大批量的传输：提供两个设备间顺序传输大批量的数据的能力。...允许初始化绑定表高速缓冲寄存器备份和恢复个人绑定入口或者入口绑定表或者保持他们自己绑定表的源设备的表 提供一个遥控操作命令来允许或者禁止连接一个特殊的路由器；或者通常允许或者禁止通过信托中心连接 2.5.3...3.5.8.2网络层帧报头域 为了发送一个链路状态命令帧，网络层帧头的源地址域应设置为发送设备的地址。 网络层帧报头的目的地址设置成仅仅是路由器的广播地址。...ZigBee协调器或者路由器的网络层必须在最大程度上保证无论什么时候接收机总是处于接受状态。 一旦接收机处于接受状态，网络层将通过MAC数据服务来接受数据帧。...如果接收到一个广播帧，而网络层发现它的广播事务处理表已经满了，并且没有终止的入口，那么这个帧将被忽略。在这种情况下，该帧既不会被转发，也不会被传到上一层。
高效的噪声变形算法：研发出高效的噪声变形算法，它既能保持空间高斯性，又能追踪跨帧的时间运动流。这让微调运动可控的视频扩散模型时，花费的成本最小，操作也更方便。...传统方法需从初始帧起，对每一帧都进行一系列复杂的扭曲操作，而本文的算法则通过在连续帧之间迭代扭曲噪声来实现目标。...下一帧噪声扭曲 噪声扭曲算法通过迭代方式来计算噪声，某一帧的噪声计算仅取决于前一帧的状态。 假设每帧视频的尺寸是H×W，用 代表一个高为H、宽为W的二维矩阵。...已知前一帧的噪声q和流密度 ，同时知道正向流f和反向流f′： ，基于这些条件，算法就能算出下一帧的噪声q′和流密度 ，q′（或p′）与前一帧的q（或p）通过流在时间上建立起关联。...在这种情况下，当前帧的一个噪声像素，会在下一帧中对应一个或多个噪声像素，这就是扩展。 在收缩时，研究者借鉴了拉格朗日流体动力学的思路，把噪声像素想象成沿着前向光流f移动的粒子。
5、里程计估计 里程计估计模块通过融合 LiDAR 和 IMU 测量来补偿快速传感器运动并稳健地估计传感器状态。...首先通过基于 IMU 动力学的运动预测将点转换为 IMU 帧来纠正由传感器运动引起的点云失真。然后我们使用预先计算的相邻点计算每个点的协方差。在点的偏移矫正完成之后，按照下图构建因子图。...，以使里程计估计对快速传感器运动具有鲁棒性，另外在连续帧之间还需要创建一个 IMU 预积分因子，以在无特征环境中保持稳健性 6、局部建图 一旦从里程计边缘化一个帧，它就会作为传感器状态的初始估计被送到局部建图模块...为了解决这些问题，我们为每个子图xi引入了两个称为端点（xiL 和 x^i_R）的状态；它们保存子图中第一帧和最后一帧相对于子图位姿的状态 假设子图给定Nsub个传感器状态，那么定义子图的原点位姿为中间状态...那么传感器当前状态相对于子图原点的相对变化可以表述为： 所以，子图的两个端点关于子图的变化可以用上述公式描述，相邻时间间隔短的帧之间的约束直接通过IMU因子约束，从而可以强约束子图位姿，同时避免局部建图模块估计的速度和偏差信息的丢失
在本文中，我们提出了一种新的鲁棒性先进跟踪器，它能将运动和外观信息的优势与摄像机运动补偿以及更精确的卡尔曼滤波器状态向量结合起来。...跟踪通常包括2个主要部分 目标的定位，主要是预测轨迹边界框和检测边界框之间的IoU 目标的外观模型和解决Re-ID任务 主要通过卡尔曼滤波 KF 预测后续帧的轨迹边界框位置 运动模型和状态估计 将新帧检测与当前轨迹集相关联...作者通过采用传统的图像配准来估计相机运动，通过适当地校正卡尔曼滤波器来克服这个问题。这里将此称为相机运动补偿（CMC）。...在许多情况下，SORT-like 算法中的定位和外观信息（即重识别）会导致跟踪器的检测能力 (MOTA) 和跟踪器随时间保持正确身份的能力 (IDF1) 之间的权衡。...因为外观特征可能容易受到人群、遮挡和模糊对象的影响，为了保持正确的特征向量，只考虑高置信度检测。为了在平均轨迹外观状态和新的检测嵌入向量之间进行匹配，测量余弦相似度。
让我们重新捡起高中半吊子水平的物理知识，比如给物体在某个方向上施加一个力，物体有了速度，会在该方向上运动，如果停止施力，最后物体会由于摩擦力的影响，速度逐渐减小，运动一段时间后处于静止状态。...；另外这里介绍下Friction，翻译过来就是摩擦力的意思，在现实生活中如果一个物体保持一个速度在无摩擦力的情况下会一直运动下去，这里也是(比如这里设置Fraction为0.01f，发现小球滚到屏幕外了...Stiffness可以理解成要恢复成未拉伸状态所需的时间，系统中有以下几个可选， ?...在创建使用自定义属性的动画时，最好也调用setMinimumVisibleChange()方法并传递一个有意义的值，以确保动画不会消耗太多的CPU性能 ? 效果如下: ?...动画监听 DynamicAnimation提供了两个动画监听器OnAnimationUpdateListener和 OnAnimationEndListener，从名字也可以猜到前者监听动画值改变，后者监听动画结束状态
利用一种名叫运动补偿的方法，用运动向量（motion vector）和预测值计算两帧之间像素差： 这些视频压缩的方法，具体到视频编解码器上，又有不少压缩工作可以进行，包括分区、量化、熵编码等。...这意味着编解码器标准逐渐进入了一个“内卷”的状态，提升的压缩效果，本质上是用编解码器复杂度来交换的，并不算真正完成了创新。...打个比方，如果从I帧→B帧→P帧，视频中只有一个球直线运动了一段距离，那么再用双向运动补偿的话，就会很浪费： 这种情况下，用插帧似乎更好，直接通过时间戳就能预测出物体运动的状态，编码计算量也更低。...因此，高通选择将两者结合起来，将基于神经网络的P帧压缩和插帧补偿结合起来，利用AI预测插帧后需要进行的运动补偿： 别说，效果还确实不错，比谷歌之前在CVPR 2020上保持的SOTA纪录更好，也要好于当前基于...例如你在看网球比赛时，往往并不会关注比赛旁边的观众长什么样、风景如何，而是更关注球员本身的动作、击球方法等。
从数学上理解，SORT的状态中有x和y方向的速度，速度的方差与(\Delta t)^2成反比，时间间隔越小，速度的方差越大。...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..._{u}^{2}\right)方差与T^2成正比。...，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。
接下来我们一起开始学习，详细对该技术进行剖析，使得该领域研究的小伙伴更加深刻，对未来的研究和创新打下基础~ 通过现有模型的性能表明，在单个模型的同时生成具有真实内容的视频，不同帧间的生动的运动动力学是非常重要的...第一阶段的目标是在给定输入帧的情况下，生成具有尽可能真实的内容细节的未来帧；第二阶段具体涉及运动建模，即使相邻帧之间的物体运动更加生动，同时保持内容逼真。...与以往只生成一帧的工作不同，该模型通过一次生成32帧，进一步防止了错误积累和信息丢失。 ---- ?...阶段I: Base-Net 如上图所示，Base-Net是由生成器G1和判别器D1组成的生成对抗网络。以图像x∈R 3×H×W为起始帧，复制T次，得到静态视频X∈R 3×TxH×W。...在训练模型时，发现很难在使用skip连接来保持真实的内容细节的同时产生生动的运动。 换句话说，skip连接主要是内容生成的贡献，但对运动生成可能没有帮助。
简而言之，我们可以将该人体物理模型想象成一个真实世界的机器人，该机器人的每个关节由电机控制，我们可以指定每个关节发出的力矩大小，从而控制机器人在真实世界中运动。...然而，一个简单的融合并不会得到非常漂亮的结果。...我们发现，在人体保持坐或站时，6个IMU测得的旋转信息可以完全一致，而加速度基本为0，因此仅使用当前帧的惯性测量值不能预测坐站，区分坐站的关键是坐下、起立的历史运动信息。...然而我们的任务中，只要初始姿态是不知道的，LSTM无法通过几帧的坐站切换信息预测初始状姿态。因此，针对该问题特定的模式，我们设计了基于学习的RNN隐藏状态初始化策略。...而目标关节位置则通过网络预测的关节速度和上一帧位置求得。使用双重PD控制器同时控制关节局部旋转和关节全局位置，可以大幅提高预测精度和真实感。
在跟踪过程中，系统保留了一定数量的最近关键帧和它们观察到的地标。这些关键帧和地标的状态通过视觉惯性捆绑调整进行细化。帧的状态包括位置、方向、速度以及陀螺仪和加速度计的偏差。...IMU测量也被纳入考虑，并通过IMU预积分计算相关成本项。最后，系统通过边缘化旧关键帧的状态来限制计算复杂度。 VIO的初始化包括对重力向量的追踪、全局尺度的解决以及初始状态的确定。...捆集调整主要包括以下几点内容 无新关键帧时的调整：当滑动窗口中没有新的关键帧时，不会进行完整的捆集调整。相反，只对最后一个子帧窗口中的状态进行优化，以进行快速更新。...它包括由配备有立体摄像机和同步IMU的微型飞行器（MAV）捕获的高质量数据，涵盖了各种室内场景。该数据集提供了通过运动捕捉系统获得的地面真值姿势，从而可以评估估计轨迹的准确性。...相比之下，SF-VIO能够适应停止情况，保持跟踪位置在原地锁定，从而产生平稳的误差曲线。作者还通过可视化速度曲线和R帧检测结果，进一步说明了SF-VIO在处理停止场景时的有效性。
这是运行动画所需的动画控制器资产。它可以用来创建复杂的混合树和动画状态机，但是如果我们只需要一个动画剪辑，就不必处理它。我把它们都放在一个新的Animation文件夹中。 ?...然后，通过其检查器或在场景视图中调整对象的Transform。这将创建具有新配置的关键帧。 例如，我将两秒钟的Y位置从0更改为3，并在四秒钟将其设置回0。然后关闭录制。 ?...（正常的动画模式） 事实证明，向上运动有点抖动，而向下运动则更糟，因为球体反复下降一小段距离，撞击平台，然后再次下降。发生这种情况是因为默认情况下，动画每帧更新一次，因此运动与PhysX不同步。...2.2 连接状态 仅仅知道我们在当前物理步长中已连接到主体是不够的。我们必须能够弄清楚自上一步以来我们是否仍与同一个主体保持联系，因为这表明我们应该与之保持联系。...可以通过更新连接体的连接状态来避免这种情况，如果连接体是运动的，至少应该和球体本身的质量一样大。 ?
万能的.txt 众所周知，Rhino有着非常直观的曲线绘制和编辑能力，我通过Rhino画线来规划画面内素材的运动轨迹，利用Grasshopper来做出一些随机效果和运动速率的控制，并且把轨迹转换成点的坐标...我们通过Graph Mapper就可以改变点的分布（更复杂的运动速率可以用Rich Graph Mapper或者V-Ray Graph来控制），每一帧Processing都读取一个点的位置并画出图像，从而实现动画...这里Rhino的单位并不重要，只要把“画框”的长宽数值保持和Processing中size(width,height)相同即可，这个“画框”并不是真实存在画面中的，只是为了标定画面的界限而画的一个矩形。...，使得动画达到最佳的状态。...处理完字符串之后就可以右键点击Panel，保存成txt格式 有了.txt文件之后就进入到了Processing部分（也是入门水平，大概看完半本Learning Process就能看懂这个代码）。
此外，通过独立处理每个跟踪器并忽略跟踪器之间的交互，当前方法在遮挡情况下无法准确建模物体的行为，只能依赖简单的启发式方法来处理这些情况：一些在遮挡期间冻结跟踪器 Query ，仅依赖其长时间的观察状态；...作者通过在所有序列的隐藏状态之间使用自注意力机制（Vaswani等人，2017）实现同步，允许tracklets交换信息。这种方法在数据集中物体以协调模式运动（表1至3）的数据集上证明有益。...运动和外观线索通常用于通过人工设计的启发式匹配检测到跟踪lets。基于运动的跟踪器SORT 使用交点与 Union（IoU）来将卡尔曼滤波器预测的跟踪lets位置分配到目标检测。...这使得S4成为了一种原则上是高效且实用的替代 Transformer （Vaswani等人，2017）的方法。...通过在时间上递归展开此过程，SambaMOTR可以跟踪多个目标，同时将无限长的跟踪器history压缩到其长期记忆表示中，有效地模拟目标运动和外观变化以及跟踪器之间的交互。
一、 基于CNN的运动补偿优化 视频编码中存在时间和空间冗余，为了去除视频帧之间的时间冗余，运动补偿通过从先前编码的帧中检索来生成预测信号。...第三，MV可能不会是整数（或半个，四分之一等）像素。因此，还有进一步提高运动补偿预测精度的余地。 本主题在该专题分会中有两个报告[1][2]。...但是，它在现代视频编解码器中的应用还有待观察。中国台湾国立交通大学Wen-Hsiao Peng老师团队提出了一个将强化学习引入HEVC / H.265帧内码率控制的尝试。...通过将编码树单元的纹理复杂度和码率稳定程度作为状态，量化参数值作为需要采取的动作，以及负失真作为强化学习中的奖励，来将码率控制问题转化为强化学习问题。...强化学习的循环如上图所示，其中a是采取的决定，r是奖励reward，s代表状态，而强化学习的目的则是希望通过奖励作为信息，学习出状态到决定的映射关系。
输入潜变量被分解成几个patch并由几个DiT块处理。 右：DiT块的细节。我们对标准Transformer的变体进行了实验，这些变体通过自适应层归一化、交叉注意力和额外的输入token做调节。...因而Lumiere采用了自监督时间超分辨率 (TSR) 与空间超分辨率 (SSR) 技术[5]，将事物的运动建模成多维度两两组合的模型：（x,y), … ,(x,t),(y,t),(z,t)。...如果SSM学到了物理规律（如运动方程），直接输出高频帧理论上也应当可行。 “跨维”递归的一维图示。1D对象向右移动。当适当的采样时间 (T=1)，时间切片类似于空间切片 (1D“帧”)。...我们还开发了健壮的图像分类器，用于检查生成的每个视频的帧，以帮助确保它在显示给用户之前符合我们的使用策略。...通过一次提供许多帧的模型前瞻，我们解决了一个具有挑战性的问题，即确保一个主题即使暂时消失也保持不变。 与GPT模型类似，Sora使用transformer架构，解锁了卓越的扩展性能。
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