小时级的长视频生成!浙江大学发布MovieDreamer,AI电影时代到来了?

最重要的是,该方法能够生成长达数小时的视频,同时质量损失很小,达到SOTA。消融实验抗过拟合策略自回归模型虽然学习能力强,但也容易对数据集产生过拟合现象。如下图所示,当模型过拟合时,它生成的内容会过分依赖输入的角色信息,即使面对不同的文本提示,输出的视觉内容也相似度极高。作者为此设计了一系列抗过拟合...

ProGAN、StyleGAN、Diffusion GAN…你都掌握了吗?一文总结图像...

具体到人脸图像生成任务,人脸有很多的特征都很小且可以看作是随机的,例如雀斑、头发的精确位置、皱纹等,这些可以使图像更逼真,并增加输出的多样性。将这些小特征插入GAN图像的常用方法是向输入向量添加随机噪声。然而,在许多情况下,由于上述特征纠缠现象,很难控制噪声效果,这会导致图像的其他特征受到影响。StyleGAN中的...

CV秋招40万+offer上岸经验:分享100道CV最新面试题

这个时候方向没有定准就海投算法简历,此时leetcode未刷,结果当然很不理想,面试了很多,上岸了一个初创公司的机器学习算法实习,后面在实习的过程中积累了很多学习方法,这段实习经历最大的收获是能够总结自己的学习方法,也就是对于自己看过的算法或者项目或者模型,自己每看过一个就输出一个note,反复看,反复整理note,不...

那些年“号称”要超越Adam的优化器

曾对Adam进行了更加详细的实验和证明,该论文表明Adam的优化结果往往不如带动量的SGD方法,并分析可能原因是Adam算法使用了指数滑动平均(exponentialmovingaverage)操作,指数滑动平均会导致算法无法到达收敛点,这也给学者指明了一条优化Adam的方向,之后出现了很多对这一点的改进工作。1.1ICLR2019中国北大本科生提出的...

万字长文解读GAN:从基本概念、原理到实际应用

使用AE做为判别器时,如果输入真实样本,其重构误差会很小。如果输入生成的样本,其重构误差会很大。因为对于生成的样本,AE很难学习到一个图像的压缩表示(即生成的样本离数据流行形空间很远)。所以,VAE的重构误差作为pdata和pg之间的距离度量是合理的。典型的自编码器结构的GAN有:BEGAN,EBGAN,MAGAN...

28篇论文、6 大主题带你一览 CVPR 2020 研究趋势

但是这可能很具有挑战性,需要从图像中理解3D场景(www.e993.com)2024年11月14日。为了克服这个问题,当前的方法依赖于多图像,在ground-truth上训练或仅限于合成数据。作者提出了一种新颖的端到端模型,用于在测试时从单个图像进行视图合成,同时在没有任何ground-truth的3D信息(例如深度)的真实图像上进行训练。