与很多同类工作相同，研究者的模型使用卷积神经网络构建头像特性，它通过一个序列的卷积运算直接合成视频帧，而不是通过变形（warping）。...随后，转换目标的少量图像可视为一个新的对抗学习问题，其高复杂度的生成器与判别器都通过元学习完成了预训练。新的对抗问题最终会完成收敛，即在少量训练迭代后能生成真实和个性化的图像。...元学习架构 下图 2 展示了研究者方法中的元学习阶段，简单而言它需要训练三个子网络。注意，若我们有 M 个视频序列，那么 x_i(t) 表示第 i 个视频的第 t 帧。...为此，研究者还需要一个精调过程以生成更完美的图像，即 few-shot 学习过程。 精调过程可视为前面元学习过程的简化版，它只在单个视频序列和较少的帧上完成训练。...对于每一种对比方法，研究者在一个元训练或预训练期间未见过的人物视频上执行 one-shot 和 few-shot 学习。他们将训练的帧数设为 T（最左边的数字）。Source 列显示了训练帧之一。
神经网络的设计使其可以识别数据中的基本模式并从中学习。 它们可用于各种任务，例如分类，回归和细分。 神经网络的一个缺点是，在将给定数据输入神经网络之前，我们需要将其转换为数字格式。...它接受输入，对其进行计算，然后产生输出。 它使用简单的线性函数进行决策。 假设我们正在处理N维输入数据点。 感知器计算这些N个数字的加权总和，然后添加一个常数以产生输出。 该常数称为神经元的偏差。...构建单层神经网络 建立一个带有几个感知器的模型是一个好的开始，它使我们对这个令人兴奋的概念有了基本的了解，但是要真正解决问题，这种简单的模型是不够的。 人脑大约有 850 亿个神经元。...在 GAN 中，两个神经网络在游戏中相互竞争（从博弈论的角度）。 给定一个数据集，GAN 学习创建类似于训练集的新数据示例。 例如，速度可能会有些慢，但是有一个网站会产生不存在的人的面孔。...例如，生成一次性的密钥。 为了更好地利用 GAN，谷歌于 2016 年开始进行研究。 基本思想是让一个网络创建一个密钥，另一个网络试图破解它。 在前两章中，我们看到了神经网络是如何工作的。
这种应用虽然基本，但可能性是无穷的。 5. 视频标记 可以通过一帧一帧地标记视频进行视频搜索。 深入挖掘 本文按照以下主题进行。每一部分都是基于之前的部分进行的，所以不要跳着读。...这与其他循环神经网络不同。一般而言，前馈网络接受一个输入并据此产生输出，这也是大多数监督学习的步骤，输出结果可能是一个分类结果。它的行为与 CNN 类似。输出可以是以猫狗等作为标签的类别。...前馈网络是基于一系列预先标注过的数据训练的。训练阶段的目的是减少前馈网络猜类别时的误差。一旦训练完成，我们就可以用训练后的权重对新批次的数据进行分类。 ? 一个典型的前馈网络架构 还有一件事要注意。...我们做出的决策只是对生活中收集到的数据进行训练。那么一旦有了能够在合理时间段内存储和计算数据的先进模型和系统时，是否可以数字化大脑呢？...我们试着根据给定的文本预测下一个序列。
这些值在相邻帧间的差将输入神经网络以预测一个稠密运动场（dense motion field）以及一个闭合遮罩（mask），该遮罩指定了需要修饰或者需要做上下文推断的图像区域。...负责图像生成的神经网络会继而检测人脸特征点，并根据运动抽取模块的结果对源图像进行变形和着色，最后输出处理后的图像。 Emily选择FOMM是因为它特别易用。...使用一阶运动模型生成的最终动画帧的子样本 图像拼接 尽管可以针对自己的项目重新训练模型，Emily还是决定就用Siarohin等作者给出的神经网络权重。这样可以节省时间，也节省计算资源。...然后，通过头部图像和背景图像的像素加权平均来做一张新图，思路也很简单，头部图像的像素权重在它的中点位置取得最大，远离中点逐渐变小。 权重分布由一个二维的S形函数决定，表达式为： ?...最后，Emily把结果离散映射到整数0到32，每一个数字对应动画序列中的一帧（如果你还记得的话，动画集里有33帧）——0代表蒙娜丽莎的视线转向最左，32则在最右。
近日，来自英特尔的研究者给 GTA 做了一个画质增强补丁，先来看下效果： 左为 GTA 中的 3D 渲染图，右为英特尔新模型生成结果。...研究者通过评估生成图像与原始游戏渲染帧的一致性和比较生成图像与真实图像的逼真质量来给该增强网络的输出评级。 图像增强的推断成本 如果该技术可用，游戏玩家是否能够在他们的计算机上运行它？...开发和训练神经网络 另一个复杂的问题是开发和训练图像增强神经网络的成本。想要引入深度学习技术的游戏公司都会面临三座大山的考验：数据、计算资源和机器学习人才。...计算资源也构成了一个挑战。用几千美元训练一个用于图像增强的神经网络是可以接受的——对于大游戏公司来说不是问题。但如果你想要做一些生成性人物，例如照片级图像增强时，训练就变得富有挑战性了。...它需要人们对超参数进行大量的测试和调整，训练很多步，这会导致成本的激增。英特尔为 GTA 5 训练了模型，其他游戏公司或许可以在不同游戏中借鉴这一经验以减少成本。
他详细探讨了这一系列技术将会如何改变我们的多媒体链条，包括生成、编码和交互方面的进展、前景和挑战。...DreamSparse: 利用扩散模型的稀疏图的新视角合成 本文提出了 DreamSparse，使冻结的预训练扩散模型能够生成几何和身份一致的新视图图像。...生成图像动力学：Generative Image Dynamics 本文提出一种对场景动态的图像空间先验建模的方法，该先验是从包含自然振荡运动的真实视频序列中提取的运动轨迹集合中学习的。...ICCV 2023 | 基于模型的深度视频压缩 在本文中，作者提出了一种新的基于模型的视频压缩（MVC）框架，该框架将场景作为视频序列的基本单元。...CVPR 2023 | FreestyleNet：自由式布局到图像生成 本文提出了一个基于diffusion model的框架，即FreestyleNet，其可以从给定的布局生成包含丰富语义的图像，实现了自由式布局到图像生成
每个训练数据点由36个连续的雷达原始文件(对应于间隔5分钟的3小时的测量)组成。然后将每个数据点分成两部分。前18帧用作“特征”(x)，后18帧是神经网络在给定前18帧的情况下试图预测的内容(y)。...这是模型可以在合理的时间内训练的最高分辨率，并且在过程中不会有任何的内存溢出问题。然后将每个序列分成两个相等的部分。前18帧用作“特征”(x)，后18帧是神经网络试图预测的帧(y)(给定前18帧)。...模型基本上是一个自编码器。自编码器是一种神经网络，它试图降低训练数据的维度，对数据进行压缩，然后可以从压缩后潜在空间的分布的近似值中采样，以生成“新”数据。...所以它们在一段时间内对一系列帧进行运算。...模型的输入是18个连续的帧(对应于雷达捕捉到的近1.5小时的信号)，它返回下一个18个预测帧(对应于接下来的1.5小时)。
TalkLoRA通过使用低秩适应来有效地和高效地适应新的说话风格，即使数据有限。它通过为目标 subjects 训练一个适应器（adaptor），该适应器具有每个主题的少量参数来实现这一目的。...即使在这些面部动画中出现小错误，最终结果可能会落入人们所说的“不协调山谷”，这是一种令人不安的现象，阻止人们对数字人表示接受[]。...传统上，获取高质量面部动画的方法是让熟练的艺术家手动操纵面部到关键帧，并在这些帧之间插值。然而，这个过程非常缓慢且昂贵，只能适用于最重要的面部动画。...[14]Karras等人训练了一个基于自回归卷积神经网络（CNN）的模型，用于预测音频段落的顶点。这种方法仅在为它进行训练的演员上有效。...作者使用以下方法：对于一个随机测试主题，作者在1和30之间随机选择一个整数值，表示作者将使用多少序列进行微调。然后从给定主题的训练集中随机选择同样的数量。
模型并在浏览器中使用它 简述使用LSTM的行动分类 在这里，我们将问题放宽到基于单个帧的姿势检测上，而不是从一系列帧中识别动作。...所以，即使我们试图对一个人出拳的图像进行分类，神经网络很可能会输出“Others”这个类。为了减少这种偏差，我们可以删除“Others”目录中的一些照片，使训练模型时每个类别的图像数量相同。...转移学习允许我们重用已经存在且经过训练的网络。我们可以从现有网络的任何层获取输出，并将其作为输入提供给新的神经网络。...这样，通过训练新创建的神经网络，随着时间的推移，可以教它识别新的、更高级别的特征，并正确地对源模型从未见过的类中的图像进行分类。 ?...sigmoid将产生一个介于0和1之间的数字，这取决于用户在给定帧上出拳的概率。 为什么我为第二层选择1024单元和1e-6学习率？因为，我尝试了几种不同的选择，发现1024和1e-6效果最好。
是白噪声，它是一系列具有零均值和恒定有限方差的互不相关随机变量。 在神经网络领域，自回归模型已经被扩展用来模拟数据中的复杂模式。它们是各种架构的基础，特别是在序列建模和生成建模任务中。...使用预训练的文本到图像和深度预测模型确保通过测试时优化过程生成保持3D一致性的视频。它采用了一种渐进策略，在每一帧中不断构建和更新场景的统一网格表示，从而保证了几何上的合理性。...随后，出现了一个异常现象，其中一只狼莫名其妙地长出了两对耳朵。在逐帧播放过程中，一只新的狼突然出现在中间狼的前面，然后另一只出现在最右侧狼的前面。最终，从屏幕中间开始显示的第一只狼从场景中消失了。...最初，前四个帧序列描绘了一个篮球穿过篮筐并点燃成火焰，如提示所述。然而，与预期的爆炸性互动相反，篮球在穿过篮筐时毫发无损。...多物体间不正确的互动：图5(d)说明了模型在模拟涉及多个物体的复杂互动时的不准确。该序列旨在展示一个“祖母”角色吹灭蜡烛。理想情况下，蜡烛火焰应该对气流做出反应，要么闪烁要么熄灭。
作者在这里用一种新的方法解决了这个问题，并且表明我们可以从单视频中显著改善3D人体姿势估计的生成和判别方法。 ?...本文方法的输出是SMPL人体模型格式的一系列姿势和动作参数。 具体来说，本文通过训练基于序列的生成对抗网络来利用两个未配对的信息来源。...在这里，给定一个人的视频，作者训练了一个时间模型来预测每帧SMPL人体模型的参数，而运动判别器则试图区分真实序列和回归序列。通过这样做，可以激励回归器通过最小化对抗训练损失来输出表示合理运动的姿势。...在测试时，给定一段视频，作者使用预训练的HMR和时间模块来预测每帧的姿势和动作参数。并在多个数据集上进行了大量的实验，超过了所有最新技术；有关VIBE输出的示例，请参见图1（底部）。...方法 整个VIBE方法的结构如下图2所示，输入是一段单人的视频。对每一帧使用一个预训练的模型去提取特征，接下来使用双GRU组成的编码器去训练。然后特征会被用于回归SMPL人体模型的参数。
上述训练方法和参数适用于我们所有的模型。我们使用 Torch 7 来进行实现。 2.2 字符数字化 我们的模型接受一系列的编码字符作为输入。...编码方法是，从被输入的语言中得到一个大小为 m 的字母表，然后使用 1-of-m 编码方法对每个字符进行数字化。之后，字符序列被转化为一个由大小为 m 的向量组成的具有固定长度 l 的序列。...受长短时记忆神经网络（LSTM）的工作方法的启发，我们以反向顺序对字符进行数字化。通过这种方式，对字符的最晚近的读取总是被放置在输出起点的附近，这样，那些全连接层就很容易与最晚近的记忆建立相关性联系。...为了回答第一个问题，我们从给定文本中提取了所有可被替换的词，并从中随机抽取 r 个来进行替换。采用数字 r 的概率符合几何分布 P[r] ～ p^r。...而给定需被替换的词后，采用字典中第 s 个同义词的概率则符合另一个几何分布 P[s] ～ q^s。由此，当一个词的同义词离其常见意义越来越远时，其概率也会变得越来越小。
第一步是给定输入序列和所有可能的输出序列，用循环神经网络计算出条件概率值 p(y|x)。在训练时的样本为输入序列以及对应的输出序列。训练时的损失函数为对数似然函数： ?...将所有时刻的输出值合并在一起，得到了一个输入和输出序列的对齐方案。CTC对所有的对齐方式进行概率求和得到p(z|x)。 在使用CTC时，循环神经网络被设计成双向的，这样每个时刻的概率输出值为： ?...在生成每一个单词时，将生成的上一个单词作为解码器网络的输入。 训练时的损失函数定义为： ? 其中xi是输入文本的单词序列，yi是生成的摘要单词序列。...但这样做会造成训练和预测时的脱节，作为补救，在训练时随机的使用真实的单词和上一时刻生成的单词作为输入。在预测时，使用集束搜索技术生成每一个输出单词。 ? 在解码器生成每个输出单词时使用了注意力机制。...整个系统的输入是一系列的视频帧，对于每一帧，首先经过卷积网络的作用，产生固定长度的输出向量。经过这一步，我们得到一个固定长度的序列数据： ? 这个序列数据被送入循环神经网络中进行处理，得到输出值。
在这里，模型被给定一组图像作为输入，要么是以立体对的形式，要么是以单目序列的形式。通过对给定图像预测深度，并将其投影到附近的视图中，通过最小化图像重构误差来训练模型。...3.1 自监督训练 自监督深度估计将学习问题定义为一种新视图合成问题，通过训练一个神经网络来从另一幅图像的视角来预测目标图像的外观。...7.png 这激发了我们的第二个贡献:一个简单的自动屏蔽方法，它过滤掉那些不会在序列中从一帧到下一帧改变外观的像素。...对于单目训练范式，我们使用三帧的序列长度，而我们的位姿网络是由一个ResNet18构成的，修改后接受一对彩色图像(六个通道)作为输入，并预测单个6自由度的相对位姿。...我们使用这个新的benchmark split训练模型，并使用在线服务器[27]对其进行评估，并在补充部分D.3中提供结果。
(height, width, color_depth) 的 3D 张量中,因此一系列帧可以保存在一个形状为 (frames, height, width, color_depth) 的 4D 张量中...这个层将返回一个张量,第一个维度的大小变成了 32 因此，这个层后面只能连接一个接受 32 维向量作为输入的层，使用 Keras 时，你无须担心兼容性，因为向模型中添加的层都会自动匹配输入层的形状，下一次层可以写为...可见训练损失每轮都在降低，训练精度每轮都在提升，但验证损失和验证精度并非如此，这是因为我们遇到了过拟合的情况，可以采用多种方法防止过拟合，如增加数据样本，减少训练次数，减少网络参数等 使用训练好的网络对新数据进行预测...机器学习的四个分支 监督学习 给定一组样本(通常由人工标注)，它可以学会将输入数据映射到已知目标，如 分类 回归 序列生成 给定一张图像，预测描述图像的文字 语法树预测 给定一个句子，预测其分解生成的语法树...给定视频中过去的帧来预测下一帧或者给定文本中前面的词来预测下一个词(用未来的输入数据作为监督) 强化学习 在强化学习中，智能体(agent)接收有关其环境的信息，并学会选择使某种奖励最大化的行动
引人注目的是，这还引入了一种生物建模的AI，这是第一个克服深度学习的多重限制并在视觉任务中优于人工神经网络的AI。...最终，我们通过分析最小化模型与数据的差异，找到给定过去观察的模型的最大似然最优参数。我们在补充信息中提供了完整的推导，并在方法部分提供了摘要。...我们将此SNN应用于识别一系列逐渐遮挡的MNIST(OMNIST)手写数字的帧的任务(参见方法部分)。...OMNIST数据序列具有一定程度的随机性，特别是在每个数字序列的持续时间、随机噪声帧以及数字的随机顺序方面，因此无法精确地学习这些序列。...事实上，与在OMNIST训练序列上训练的LSTM的精度比较对于SNN来说是不公平的，因为SNN被要求解决一个不同且更难的任务，即从静态MNIST集进行概括的任务。尽管如此，它的性能还是最好的。
一种新的 CV 任务！...实验结果果表示 LSTM 一个时间片内接受两帧可以明显改善模型的表现。CNN 包含两层权重相同的 ResNet-18，其中一个则为处理帧。 解码器的目标是根据已经被编码的帧来预测狗关节的活动。...他们将此作为下一个时间片的输入，这就使得神经网络可以根据之前的状态进行调整。同时他们还将行为出现的概率这一数据也作下一时间片的输入。...这会使当前时间片中的低概率行为在行动序列中进一步导致高概率行为，这样就可以保证未来行为的多样性。 作者使用等式所描述的加权的交叉熵损耗在所有的时间片和关节上训练该递归神经网络。...在学习从狗观察到的图像中预测狗关节的运动时，可以获得一个图像表示，它编码了不同类型的信息。
这不仅会使训练数据样本变得更加随机和关联性更弱，还会使神经网络的训练数据分布更加稳定，因为每个新的经验集已经包含了大量的随机策略经验。...假设模拟器中的所有序列都在有限的时间步长上终止。 这种形式化表达会生成一个庞大却有限的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP），其中每个序列都是一个不同的状态。...因此当输入每秒60帧的视频时，我们将每帧看作一个单独的状态，训练数据中的大部分状态看起来几乎都一样！因此，我们选择隔几帧（比如至少4到5帧）观察一下“状态”。...我们将之称为连续帧序列，并将一个序列作为一个状态。此外，当人类玩家移动游戏手柄时，数毫秒内游戏手柄通常都保持不动，这会包含到状态中。 每一帧都会持续执行相同的动作。...我们可以通过最小化在每次迭代i改变的一系列损失函数来训练Q网络， 其中 是迭代i的目标，是序列s和动作a的概率分布，我们将之称为行为分布。当优化损失函数时，前一迭代的参数保持不变。
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