他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...论文地址：https://arxiv.org/abs/1912.11333 CGANet ：根据音频预测交配成功率 在这篇论文中，繁殖发生过程中大熊猫的音频序列是双轨式的。...学习叫声特征 基于所提取的声学特征，研究者使用了一个深度网络来进一步学习判别式的叫声特征。...基于这一点，研究者为叫声特征应用了注意力机制，以迫使 CGANet 为不同的特征元素分配不同的权重。他们设计的注意模块主要由一个全连接层和一个融合层构成。...然后按如下方式对帧上的这些概率值求和： ? 如果 P_s > P_f，则预测发出输入音频段的叫声的大熊猫能成功交配，反之则预测结果为交配失败。 实验 ?
使用开放式工具和数据集包括nuScenes、FastFlowNet和RAFT。...C、 数据预处理 为了确定物体是否在移动，不仅需要物体本身的光流信息，还需要周围背景的光流，因此，在输入到网络之前，必须对2D边界框进行一些预处理，如框架中的第四步所述，首先，将长方体重塑为边长为正方形...然后，通过FastFlowNet或RAFT计算帧对的光流场，并保存为.npy文件，结果总共获得了18460个对象，其中16467个用作训练集，1993个用于评估，考虑到数据量相当小，执行概率为0.5的随机水平翻转以进行数据增强...，尽管如此，这些实验结果仍然反映了我们工作理念的可行性，预测是可视化的，以便直观了解模型性能。...而不是应用预训练模型 构建端到端分类网络体系结构，使生成光流场的中间阶段成为隐式的。
之前我们遇见了很多非同寻常的案例与需求，包括将HTML5播放器技术运用于电视直播或游戏主机，这其实是反映了H5解决方案的良好兼容性。这种兼容性体现在一次开发后可以在多个不同平台应用，降低开发成本。...我们只会给I帧缓存并且直接开始播放以实现秒开的效果，此时用户会看到直播画面闪一下。 当然在这个过程中需要切换码率， MOOV的Header需要改变，所以必须要清空之前MSE上所有的数据。...当被检测到时我们就改动时间或重新输出数据包。 HTML5原生播放器支持MP4、WebM，不支持FLV，PC端也不支持HLS。我们会将数据进行拆包和分包再传输给浏览器以实现格式支持。...我们直接用的HLS流，不需要拆分包以提高移动端效率。 Q5.1：大概介绍一下码流监控的埋点与监控的思路。...Q6：补帧的策略是怎么样的？ A：以视频帧为基准。根据视频帧的位置计算音频帧的位置，如果这帧出现缺失我们就补帧。 Q6.1：补前一帧与后一帧的区别？
DataFrame 数据帧可以看成是 数据帧 = 二维数组 + 行索引 + 列索引 在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引，它们 可基于位置 (at, loc)，可基于标签 (iat...) 数据存载 (存为了下次载，载的是上回存) 数据获取 (基于位置、基于标签、层级获取) 数据结合 (按键合并、按轴结合) 数据重塑 (行列互转、长宽互转) 数据分析 (split-apply-combine...agg() 函数 转换型 transform() 函数 筛选型 filter() 函数 通用型 apply() 函数 在 combine 步骤：操作之后的每个数据帧自动合并成一个总体数据帧 一图胜千言...插值：计算远期利率 积分：计算期权价值 优化：最大化效用 PDE：有限差分 - 完全显式、完全隐式和克莱克尼克尔森 回归：CAPM, FF 3 因子, FF 5 因子 总体内容用思维导图来表示。 ?...求解格式：完全显式 (explicit)、完全隐式 (implicit) 和克莱克尼克尔森 (Crank-Nicolson) ?
给定一帧人像视频的框架（a），人像重塑方法会在鼻尖附近产生伪影（b），因为鼻子遮挡了侧面，而作者的方法（c）可以使用相同的整形参数产生令人满意的结果。...然后，联合优化多个帧，进行准确的面部识别重构。 这样，这种方法就从重塑一张单眼图像扩展到重塑整个图像序列。 紧接着，在整个视频中恢复面部表情。...在第二阶段，作者首先重塑了重构的3D人脸，使用参数重塑模型人脸的权重变化。 然后，利用重构后的3D人脸引导视频帧的翘曲。...结果表明，作者提出的方法可以稳健地生成连贯的重塑肖像视频，而基于图像的方法很容易导致明显的闪烁伪影。 这种系统的一个有用部署是实现实时变形，必要的计算资源克服了「实时」变形的挑战。...另外，他还对人群与群组动画、隐式曲面建模与应用、创造性的建模、Sketch-Based建模、纹理合成等有所研究。 其合著的《计算机真实感图形的算法基础》一书获2001年国家科技图书二等奖。
为了在图像上条件化模型F，研究者对图像进行了临时的零填充，并将其与二进制掩码连接起来，指示哪些帧是零填充，哪些是噪声输入 与直接的T2V方法不同，在推理时，Meta的分解法能够显式生成图像，这就能够轻松地保留文本到图像模型的视觉多样性...与之前需要深度串联多个模型的工作不同（比如用于Make-A-Video的5个模型），新方法仅使用2个扩散模型，能够以每秒16帧的速度，生成512x512的4秒长视频。...该表反映了Emu Video中的关键设计决策。每个表都显示了采用设计决策与不采用设计决策的模型在质量(Q) 和忠实度(F)方面的偏好 Emu Video中的设计选择如下。...第四行是使用HQ数据微调第二行的模型，来增加生成视频中的运动。 另外，通过小的架构修改，研究者还在T帧上调节了模型，并且进行了扩展。...他们训练了Emu Video的变体，生成了以「过去」的16帧为条件的未来16帧。 对于两个不同的未来提示，模型会生成合理的扩展模型，既尊重原始视频，也尊重未来文本。
他们带来了全新的思路——基于高质量的4D面部资产数据，实现对面部动态几何和材质贴图的隐式表达，从而得到更真实自然的面部驱动效果。 首先是训练数据采集。研究人员使用了穹顶光场设备采集演员的面部资产。...模特按照研究人员的设计进行面部表演，由穹顶光场以24fps采集了模特表演的动态面部几何和材质贴图（漫反射、高光、法线贴图）。...训练时，将某张图片与其相同视角不同表情的照片，以及不同视角相同表情的照片分在一组，使得网络能够学会从输入视频帧中解耦表情与视角信息，从而在视角变换的情况下也能稳定地以隐向量形式提取出表情信息。...最后使用时，对于某一视频输入帧，由表情VAE的编码器提取表情信息，由两个MLP分别将其转化为几何、材质贴图VAE的表情隐向量，再由两个VAE的解码器得到对应的几何和材质贴图。...因为网络预测的是相对无表情几何和贴图的偏差，所以表情变化和皱纹运动都可以真实地反映在修改后的面部几何和材质贴图上。
TLDR：本文提出一种新的生成式推荐系统模型，在生成式框架下重塑序列化推荐，提出DreamRec推荐框架，将推荐任务定义为用户理想物品（Oracel Item）的生成任务，向我们展示了生成式推荐系统的巨大潜力...此理想物品是用户在交互后自然形成的，准确反映了用户兴趣，很难存在于候选物品集中。 （2）基于判别式的推荐模型只能用于区分观测到的正样本与采样得到的负样本，无法对理想物品进行准确建模。...DreamRec刻画已观测交互数据的潜在生成分布，完全摆脱负样本，这是传统推荐模型难以做到的。此外，DreamRec完全基于生成式框架，不再局限于已知候选物品集。...实验结果 我们在三个真实数据集下，与代表性的序列推荐方法进行对比，展示了DreamRec优秀的推荐性能。...但值得一提的是，DreamRec生成的是理想物品的隐向量表示，并未将理想物品显式表示出来。
我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...barmode="relative", range_x=[-1, 1]) # Show the plot fig.show() 解释 我们首先导入库，包括用于创建图的 plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的...接下来，我们使用 read_csv（） 函数将人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。...我们探索了两种不同的方法来实现这一目标，一种使用熊猫数据透视表，另一种使用 Plotly 图形对象。我们讨论了每种方法的优缺点，并详细介绍了每种方法中使用的代码。
相反，我们依赖于预训练的图像生成模型隐式地执行这种融合。对于每一帧i，我们注入从帧i-1中获得的特征。由于编辑是以逐帧的方式进行的，i-1帧的特征需要通过i-2来计算。...因此，本文提出一种隐式的方式来聚合特征状态。我妈证明了虽然关注前一帧有助于保持外观，但在更长的序列中，它显示了减少编辑的局限性。加入一个额外的锚框，通过提供对外观的全局约束来避免这种遗忘行为。...因此，在每个自注意力块中，本文将a帧和i - 1帧的特征进行串联，以计算键值对。在本文的实验中，我们设定a = 1，即第一帧。...为了得到用于反演的源提示符，我们使用字幕模型为视频的第一帧生成一个字幕。上图算法中给出了本文方法的整体步骤。 实验细节 数据集： 在DAVIS数据集中获得的视频上对Pix2Video进行了评估。...这证实了我们的直觉，即对前一框架的关注以循环的方式隐式地代表了编辑的状态。在没有锚框的情况下，我们观察到更多的时间闪烁，编辑随着视频的进展而减少。
他们带来了全新的思路——基于高质量的 4D 面部资产数据，实现对面部动态几何和材质贴图的隐式表达，从而得到更真实自然的面部驱动效果。 首先是训练数据采集。...模特按照研究人员的设计进行面部表演，由穹顶光场以 24fps 采集了模特表演的动态面部几何和材质贴图（漫反射、高光、法线贴图）。...训练时，将某张图片与其相同视角不同表情的照片，以及不同视角相同表情的照片分在一组，使得网络能够学会从输入视频帧中解耦表情与视角信息，从而在视角变换的情况下也能稳定地以隐向量形式提取出表情信息。...最后使用时，对于某一视频输入帧，由表情 VAE 的编码器提取表情信息，由两个 MLP 分别将其转化为几何、材质贴图 VAE 的表情隐向量，再由两个 VAE 的解码器得到对应的几何和材质贴图。...因为网络预测的是相对无表情几何和贴图的偏差，所以表情变化和皱纹运动都可以真实地反映在修改后的面部几何和材质贴图上。
介绍 很多时候，用户的交互主要是隐式的，比如"观看"某个视频、"点赞"某个照片、"播放"某个音乐。...由于隐式行为难以反映用户讨厌什么(比如负面反馈)，目前的CF方法都是考虑如何把错过的用户行为加入到用户喜好的建模上。但很少有人深入去研究这些行为。所以本文会基于两个级别的隐式反馈上进行推荐。...item级别的隐式反馈。用户的正面反馈不一定代表他喜欢这个item。 用户可能是因为照片是朋友发的而点赞，而不是因为他喜欢这个照片。 即使是点赞，其喜欢的程度也不同。...component级别的隐式反馈。用户的对视频的"播放"记录并不能代表他喜欢视频的全部，可能只是视频的某个部分。因此我们要为用户对底层component的喜好进行建模。...ACF模型 item指图片/视频 component指图片的一块区域/视频的一帧 貌似有用到neighborhood-based CF。
）重塑序列化推荐，提出DreamRec推荐框架，将推荐任务定义为用户理想物品（Oracel Item）的生成任务，向我们展示了生成式推荐系统的巨大潜力。...此理想物品是用户在交互后自然形成的，准确反映了用户兴趣，很难存在于候选物品集中。 （2）基于判别式的推荐模型只能用于区分观测到的正样本与采样得到的负样本，无法对理想物品进行准确建模。...DreamRec刻画已观测交互数据的潜在生成分布，完全摆脱负样本，这是传统推荐模型难以做到的。此外，DreamRec完全基于生成式框架，不再局限于已知候选物品集。...实验结果 我们在三个真实数据集下，与代表性的序列推荐方法进行对比，展示了DreamRec优秀的推荐性能。...但值得一提的是，DreamRec生成的是理想物品的隐向量表示，并未将理想物品显式表示出来。
image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列 运行下方代码，我们可以清晰看到数据集的shape，行列索引名。...交互式绘图 这里我们定义了一个3行2列的DataFrame，以a为横坐标，b为纵坐标进行绘图。...重塑功能 pandasgui还支持数据重塑，像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6....支持csv文件的导入、导出 支持数据导入、导出，让我们更加便捷的操作数据集。同时这里还有一些其他的菜单，等着大家仔细研究。 image.png 关于pandasgui的介绍，就到这里，你学会了吗？
显式表示是将残差块采用的变换核索引显式在码流中传输，而隐式表示则是根据一些规范法则推导得到对应的变换核索引，而不需要将其写在码流中。随着编码标准的演进，隐式表示得到了越来越多的应用。...HEVC 中采用隐式表示的场景较少（e.g.对帧内预测的 4×4 亮度残差块隐式地采用 DST7-DST7 变换），而在 VVC 中，隐式表示被更多场合所使用，例如低频不可分离变换 LFNST 变换集索引...图1：隐式表示举例 —— LFNST 变换集索引在解码端是如何获得的 如果编码器中加入了新的帧内预测模式，那么变换核的隐式表示就需要添加新的映射关系（mapping）。...以 VVC 中的 MIP (Matrix-based Intra Prediction) 模式为例，在原有的 VVC codec 中引入 MIP 模式后，需要设置两对映射关系表: 1）普通帧内角度预测模式索引映射...图3： 的计算过程 3.2 网络训练 如前文所述，为了给不同的 采用不同的隐式表示，需要得到对应的 数据，即 VVC codec 编码得到的真实 。
研究人员于是开发出一种名为“脚印识别技术”的交互式软件工具，可以用来“阅读”和分析大熊猫脚印的数字图像。 在中国大熊猫保护研究中心进行的现场测试显示，这种技术识别大熊猫身份及其性别的准确率超过90％。...基于这些数据，软件就可以识别大熊猫的性别，并精确地辨认出这个脚印已收录到数据库中还是首次出现。...相机每秒钟拍摄600帧画面，能够精确掌握机器人的状态和姿势。 控制系统让机器人“机器学习”人类行走时的脚部行动轨迹。...当机器人快要倒下时，系统就立即指示机器人像人类一样快速伸出另一只脚，从而能够以看似不稳定的前倾姿势快速奔跑。 此前的双足行走机器人基本以直立姿势缓慢行走，通过搭载在脚底的传感器探查地面状况。...当给定一组已经标记好的数据时，该系统会逐层地构建一个神经网络，并测试添加到设计中的每个参数，以确保它能提高性能。
而英伟达此次着重处理的隐式扭曲，则是在多帧之间甚至只有两帧之间获取信息，而非从一帧中获得所有必要的姿势信息，这种设置在其他的竞争模型中都不存在，或者处理得非常糟糕。...通过对以前版本的测试，英伟达的研究人员发现，以前方法的结果质量会随着额外的「关键帧」而恶化，而新方法与动画制作的逻辑一致，随着关键帧数量的增加，性能也会以线性的方式提高。...如果clip的中间发生了一些突然的转变，比如一个事件或者表情在起始帧或者结束帧中都没有表现出来，隐式扭曲可以在这中间点添加一帧，额外的信息会反馈到整个clip的注意机制中。...隐式扭曲在大多数指标上表现优于大多数对比方法。 在多关键帧重建测试中，研究人员使用最多180帧序列，并选择间隙帧，隐式扭曲这次获得了全面胜利。...这个方案越来越引起研究界的兴趣，并且也有公司打算通过发送纯运动数据或者稀疏间隔的关键帧来实现低带宽的电话会议，这些关键帧将在到达目标客户端时被解释和插入到完整的高清视频中。
本文提出了一种视频恢复Transformer（VRT），亮度如下： VRT的特点是并行计算和远程依赖建模，它在多个尺度上提取、对齐和融合帧特征 本文提出了相互注意以完成帧间相互对齐，这是隐式运动估计后的广义版本图像扭曲...时间相互自注意（TMSA） 给定参考帧与支持帧，通过给定投影矩阵与线性投影计算出： 定义注意力图为A，为新特征中的第个元素，它们被计算为： 由于与来自不同帧，因此反映了参考帧和支持帧中元素之间的相关性...与显式运动估计和图像扭曲相比，MA有如下好处： 与只关注目标像素的图像扭曲相比，MA可以自适应地保留来自支持帧的信息。当没有匹配的位置时，它还可以避免黑洞伪影。...此外，RGB图像上的光流估计通常对光照变化、遮挡和模糊不鲁棒 本文将MA与自注意结合起来以提取和保留当前帧中的特征。在两帧和上使用MMA两次：将向扭曲，将向扭曲。...TMSA首先将视频序列分割成不重叠的2帧片段并并行运行，如上图(b)所示，它每隔一层将序列暂时移动1帧以启用交叉剪辑连接，从而将计算复杂度降低到。
画面时间长、稳定性强，意味着Vidu在训练阶段获取了更多的“有用”数据，即模型能从数据中提取到更符合现实的特征；并且Vidu所用模型的注意力机制性能更佳，能够正确地联系起上下帧之间的内容。...通常的视频大模型，会先生成关键帧，再通过插帧的方式将多个关键帧连成视频的做法实现，本质上是在大模型图片生成基础上做的优化；更进一步的视频大模型，会提取画面中的关键信息，按照关键信息的联系，逐帧生成连续的画面内容...例如Pixeling模型以“一只柯基犬在热带毛伊岛拍摄自己的Vlog”为关键词生成的视频中[4]，在关键帧的位置，我们可以看到清晰完整的柴犬形象，但是在插帧内容中，柴犬已经发生了严重的形变。...其他国产视频大模型生成的画面“动画感”较强，以动物类模型，用“一个培养皿，里面长着一片竹林，里面有小熊猫在跑来跑去”作为关键词生成视频[4]，可以看到字节和腾讯的大模型生成的视频中，小熊猫和环境的动画风格强烈...图11 字节艺映AI和腾讯VideoCrafter2生成的动物类视频内容而Vidu生成的动物类视频，从环境到主体的大熊猫都具备更强的真实感，熊猫弹吉他的行为除外。
先来看下合成效果，例如，将视频中的人物转换成「希腊雕塑」的形态： 将吃竹子的大熊猫转换成「国画」的形式，再把大熊猫换成考拉： 跳跳绳的场景可以丝滑切换，人物也可以换成蝙蝠侠： 方法简介 一些研究采用流来导出像素对应关系...他们利用空间条件（如深度图）和时间条件（流变形视频）对模型进行训练，以预测输入视频。 在生成过程中，研究者采用编辑 - 传播程序：(1) 用流行的 I2I 模型编辑第一帧。...在生成过程中，研究者首先使用训练好的模型生成关键帧，然后使用现成的帧插值模型（如 RIFE ）生成非关键帧。默认情况下，以 4 的间隔生成 16 个关键帧，相当于 8 FPS 下的 2 秒片段。...他们还根据 FateZero ，融合了在对输入视频中的相应关键帧进行 DDIM 反转时获得的自注意力特征。 研究者从公开的 DAVIS 数据集中选取了 25 个以物体为中心的视频，涵盖人类、动物等。...在图 7（a）所示的输入帧中，从熊猫的眼睛和嘴巴可以看出，canny 边缘比深度图保留了更多细节。空间控制的强度反过来会影响视频编辑。
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