DYING IN THE SUN

乐队: The Cranberries
歌名: Dying In The Sun

Do you remember the things we used to say?(还记得吗?那些我们曾经说过的事)
I feel so nervous when I think of yesterday(一想到昨天我就如此的不安)

How could I let thing get to me so bad?(为什么那些事情令我如此神伤)
How did I let things get to me?(为什么它们在我脑海)

Like dying in the sun (就像在阳光下逝去一样)
Like dying in the sun (在阳光中慢慢逝去)
Like dying in the sun (阳光下逝去)
Like dying... (逝去...)

Like dying in the sun (就像在阳光下逝去一样)
Like dying in the sun (在阳光中慢慢逝去)
Like dying in the sun (阳光下逝去)
Like dying... (逝去...)

Will you hold on to me (扶住我好吗?)
I am feeling frail (我感觉如此脆弱)
Will you hold on to me (扶紧我好吗?)
We will never fail (我们永远不离不弃)
I wanted to be so perfect you see (我曾经想要变得像你眼中的那样完美)
I wanted to be so perfect(想要变得如此完美)

Like dying in the sun (就象在阳光下逝去一样)
Like dying in the sun (在阳光中慢慢逝去)
Like dying in the sun (阳光下逝去)
Like dying... (逝去...)
《Dying In The Sun》是爱尔兰乐队Cranberries在专辑《Bury the hatchet》(言归于好)中的格调最为舒缓抒情的一首。


1999年4月27日,Cranberries在北约发动对南联盟空袭战争后的第31天推出了它第4张专辑《Bury the hatchet》(言归于好)。“Bury the hatchet”作为固定习惯用语,当译为“言归于好”。但此时此刻,字面的理解“埋葬战斧”恐怕更能表达所有接受它的听众所自然引起的心理印证。客观地讲,这张专辑的创作本意和这场突如其来的战争没有太大的直接联系,历时三年的创作和录制,镌刻的是那个蓄满纷争忧虑的国土上,柔弱的音乐团体所发出的最昂扬声音,但今天这种声音恰恰代言了疯狂战争之下的恐惧与哀难。

表面看《Dying In The Sun》是以一个恋人的口气唱出来的,纯爱情歌曲。但是它决非简单的恋人的诉衷。正如Cranberries一贯的主题一样,它带着爱尔兰人苦涩的人生体验与对和解独特的理解和阐述。《Dying In The Sun》用爱尔兰人忧伤的目光传达了塞尔维亚人迷惑、仇恨、焦虑和期盼的神情。而这恰是它的主题所在。歌中反复吟唱着那句“Like dying the sun,like dying in the sun。”是无望中的人最绝望最无助的声音——不知所措——无力还击——Like dying in the sun...................Like dying in the sun...................

link  http://www.go01.com/yule/uploadfiles_2383/200512/20051202223057736.mp3

内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
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