CVPR23_LFDM项目推荐

CVPR23_LFDM项目推荐

CVPR23_LFDM The pytorch implementation of our CVPR 2023 paper "Conditional Image-to-Video Generation with Latent Flow Diffusion Models" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/CVPR23_LFDM

1. 项目基础介绍及主要编程语言

CVPR23_LFDM 是一个基于 PyTorch 的开源项目，实现了 CVPR 2023 论文 "Conditional Image-to-Video Generation with Latent Flow Diffusion Models" 中的算法。该项目专注于条件图像到视频生成的技术，采用深度学习的方法，在视频生成领域具有较高的研究价值和应用潜力。主要编程语言为 Python。

2. 项目核心功能

项目的核心功能是实现了 Latent Flow Diffusion Models（潜在流扩散模型），通过以下两个主要步骤实现条件图像到视频的生成：

• 潜在流自动编码器（LFAE）训练：在无监督方式下训练一个潜在流自动编码器，用于学习图像的潜在表示和对应的流。

• 扩散模型（DM）训练：在潜在空间上训练一个扩散模型，用于根据条件图像生成视频。

3. 项目最近更新的功能

项目的最近更新包括以下功能：

• 多GPU训练代码：为了加速训练过程，添加了支持多GPU训练的代码，特别是针对 MHAD 数据集。

• NATOPS 数据集的测试示例：发布了一个针对 NATOPS 数据集的测试示例，展示了模型在未见数据上的生成效果。

• 训练说明和示例：增加了针对不同数据集（如 NATOPS、MHAD 和 MUG 数据集）的训练说明和代码示例，包括数据预处理、模型训练和性能测试。

• 论文预览：项目的论文已经在 arXiv 上发布，可供感兴趣的读者查阅。

这些更新丰富了项目的实用性和功能性，为研究者和开发者提供了更多的资源和参考。

CVPR23_LFDM The pytorch implementation of our CVPR 2023 paper "Conditional Image-to-Video Generation with Latent Flow Diffusion Models" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/CVPR23_LFDM