few shot vid2vid（Few-shot Video-to-Video Synthesis）论文理解

原创 已于 2024-03-20 09:26:36 修改 · 459 阅读 · 5 ·
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#论文阅读 #视频

于 2024-03-18 14:28:31 首次发布
本文解析了NVlabs的一篇关于少样本视频到视频转换的论文，介绍了他们在GitHub上的实现代码，探讨了在视频生成任务中如何利用迁移学习处理少量训练数据的方法。
(PaddlePaddle 论文复现) Few-shot Video-to-Video Synthesis解读（一） 起源
m0_46655010的博客
08-06 595
PaddlePaddle 论文复现 课程链接 https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1340 Few-shot Video-to-Video Synthesis解读（一） 起源 Few-shot Video-to-Video Synthesis使用了GAN的基础原理，在应用领域上，可以分类到图像翻译。既然为图像翻译领域，自然绕不过，它的三位前辈，也是其实现基础的3篇论文。pix2pix,pix2pixHD,vid2vid 这只是
Few-shot Video-to-Video(NeurIPS 2019)视频生成论文解读
持续关注并分享目标检测、数据生成、视频驱动、跨模态、分割、关键点等领域前沿技术
07-17 870
few-shot vid2vid，通过基于样例图片的动态生成权重机制，提升视频生成泛化能力。
论文阅读 视频生成(vid2vid) || Few-shot Video-to-Video Synthesis
NLOS的博客
12-20 2966
论文原文： Ting-Chun Wang, Ming-Yu Liu, Andrew Tao, Guilin Liu, Jan Kautz, and Bryan Catanzaro. "Few-shot Video-to-Video Synthesis", in NeurIPS, 2019. https://nvlabs.github.io/few-shot-vid2vid/main.pdf 论文地址： https://nvlabs.github.io/few-shot-vid2vid/ ..
【PaddlePaddle论文复现】Few-shot Video-to-Video Synthesis论文笔记
bigem的博客
08-06 497
【PaddlePaddle论文复现】LARGE SCALE GAN TRAINING FORHIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS论文笔记 目录【PaddlePaddle论文复现】LARGE SCALE GAN TRAINING FORHIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS论文笔记介绍扩大GANs三级目录 介绍 文章模型生成的一些图片示例： 近年来，通过生成性对抗网络直接从数据中学习模型来生成高保真、多样化图像，生成图像建模的状态
百度飞桨PaddlePaddle论文复现——Few shot video-to-video Synthesis论文解读
qq_28448587的博客
08-06 365
百度飞桨PaddlePaddle论文复现——Few shot video-to-video Synthesis论文解读引言论文方法 飞桨课程复现顶会论文:link 引言 这篇文章是基于之前的vid2vid优化得到，作者认为之前的工作的没有泛化效果，本片文章的亮点就是这两年正热的注意力机制，作者使用注意力机制的新型网络权值生成模块实现和增强小样本的泛化能力。 源码，原文章 论文方法 1，few-shot vid2vid 框架需要两个输入来生成视频，如图1所示。除了像vid2vid中那样的输入语义视频外，它还
【飞桨】【论文复现】Few-shot Video-to-Video Synthesis
weixin_48733317的博客
08-06 635
百度顶会论文复现营作业 https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1340 下面是对论文的阅读总结 ：Few-shot Video-to-Video Synthesis 这篇论文是从vid2vid 的工作改进来的， 最重要的improvement是允许用户在test time 的时候提供example photo来生成目标视频。而以前的方法是要对不同的example 分别training， 而且要求不少的pair phot...
Few-shot Video-to-Video Synthesis 论文心得 百度飞桨论文复现营
zhangtian2014的博客
08-09 453
论文名称：《Few-shot Video-to-Video Synthesis》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.12713.pdf 代码地址：https://github.com/NVlabs/few-shot-vid2vid基于pytorch实现 一、 论文实际应用的效果： 1. Dance Videos 2.Talking Head Videos 二、 论文动机 ...
探秘 Few-Shot Vid2Vid：让AI轻松创作视频
gitblog_00065的博客
04-25 422
探秘 Few-Shot Vid2Vid：让AI轻松创作视频 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在这个数字时代，我们对个性化、创新的内容需求日益增长，尤其是动态的视频内容。【Few-Shot Vid2Vid】项目就是一个里程碑式的创新，它为AI生成视频提供了一种新方法。该项目由NVIDIA实验室开发，旨在通过少量样本训练模型，实现高度真实的视频转描（Video-to-...
Few-shot Video-to-Video Synthesis
qq_40212975的博客
11-02 2124
Few-shot Video-to-Video Synthesis 让蒙娜丽莎说话，让大卫雕塑跳舞的快速视频到视频的合成 摘要 视频到视频的合成v旨在把输入的语义视频，例如人体姿态或者是分割掩模的视频转换为输出的具有真实感的视频。尽管当下最好的vid2vid已经取得很大的进展，但是仍然有两个主要的限制性。第一个是，他们缺乏数据，在训练的时候需要大量的目标人物或者是场景的图像。其次，这个学习模型的泛...
Attention is all you need——论文笔记
aaaa_a133的博客
12-05 688
在WMT 2014英法翻译任务上，我们的模型在8个GPU上进行了3.5天的培训后，建立了一个新的单一模型最先进的BLEU得分41.8%，成本比之前下降了a small fraction of the training costs of the best models from the literature。关联来自两个任意输入或输出位置的信号所需的操作数量随着位置之间的距离而增加，对于ConvS2S是线性的，对于ByteNet是对数的。它们被连接起来，并再次投影，产生最终的值，如图2所示。
论文笔记（一百零六）RynnVLA-002: A Unified Vision-Language-Action and World Model
xzs1210652636的博客
12-02 1051
本文提出了RynnVLA-002，一个将视觉-语言-动作(VLA)模型与世界模型相统一的创新框架。该模型通过联合学习环境动态和动作规划，实现了视觉理解与动作生成的相互促进。研究采用了混合架构设计，结合离散联合建模和连续的Action Transformer头，有效解决了自回归动作生成中的错误累积问题，提升了泛化能力和推理速度。实验结果表明，在LIBERO仿真基准上，RynnVLA-002取得了97.4%的成功率；在真实机器人任务中，其集成的世界模型使整体成功率提升了50%，显著优于单独的VLA或世界模型。
【论文阅读20】MM-LLMs：多模态大语言模型的最新进展
Ma040713的博客
12-02 1108
【摘要】《MM-LLMs:多模态大语言模型最新进展》综述了多模态大语言模型(MM-LLMs)的技术发展。论文提出通用五组件架构：模态编码器、输入投影器、LLM骨干、输出投影器和模态生成器，并详细分析了126个SOTA模型的演进趋势。研究揭示了从单一理解到任意模态转换的发展路径，总结了提升性能的关键因素，如高分辨率输入、高质量微调数据等。最后探讨了未来研究方向，包括扩展更多模态、轻量化部署和减少幻觉等。该研究为理解多模态大模型技术发展提供了系统性参考。
[论文阅读] 软件工程 - 供应链 | 从Log4Shell到Go组件漏洞：一篇文看懂开源依赖安全的核心痛点与解决方案
张较瘦
12-05 661
开源库虽加速软件开发，却引入安全漏洞（如Log4Shell）。为探究漏洞分布、持续性及与项目指标的关联，研究开发多语言SCA工具VODA，爬取2013-2023年1042个GitHub项目（49055个版本），生成SBOM并分析。结果显示：多数语言的脆弱依赖为传递依赖，关键漏洞平均持续超1年修复；Go直接依赖占比最高，Java漏洞多在传递依赖；Go/Rust提交数与漏洞数呈中度正相关。该研究数据集较同类更丰富，结论为开发者提供依赖管控依据，强调SBOM与及时更新的重要性，助力提升开源软件供应链安全。
论文阅读《Audit Games with Multiple Defender Resources》
m0_67450301的博客
12-02 822
参数图。
【论文阅读】--多模态大语言模型的安全性研究综述
我是个好人呀，O(∩_∩)O
12-02 1295
从简单高效的线性投影器和MLP，到适用于深度交互的交叉注意力机制，再到能够精细提取特征的Q-Former、P-Former以及其增强版MQ-Former，这些工具共同奠定了多模态模型复杂特征表示的基础。例如，将视觉问答数据集中的输入（图像和问题）和输出转换为多模态输入和响应，并结合任务描述丰富数据的指令格式。综上所述，不同的模态编码器根据各自的特点和应用场景，采用了不同的技术和架构，但共同目标是为多模态大型语言模型提供统一且有效的特征表示，使得模型能够在处理复杂多样的输入时实现精准的理解和生成能力。
论文笔记（一百零五）A review of learning-based dynamics models for robotic manipulation
xzs1210652636的博客
12-01 778
本文综述了基于学习的动力学模型在机器人操作中的应用与发展。传统基于物理的动力学模型虽具泛化性，但依赖完整状态信息，而复杂场景中此类信息难以准确获取。学习型模型直接从观测数据中学习状态转移函数，能够捕捉复杂因素与不确定性，并加速实时仿真。研究显示，这些模型显著提升了机器人处理可变形物体、颗粒材料及多物体交互任务的能力。文章重点探讨了状态表示的选择对模型性能的影响，分析了不同模型结构的权衡，并讨论了其与状态估计和控制方法的结合。最后指出了该领域未来的研究方向与挑战。
【论文阅读】SegEarth-OV：面向遥感图像的免训练开放词汇分割
最新发布
川川自溢的博客
12-05 479
【论文阅读】SegEarth-OV：面向遥感图像的免训练开放词汇分割
【论文阅读笔记】FOCAL 离线元强化学习，从静态数据中快速适应新任务
iiiiii11的博客
12-05 400
FOCAL（Fully-Offline Context-based Actor-critic meta-Learning）算法首次实现了无需任何在线交互的端到端元强化学习。它通过三个关键设计——确定性上下文编码器、负幂距离度量损失和解耦训练策略——让智能体仅从历史数据中就能学会"如何快速学习新任务"。在6个标准测试环境中，FOCAL相比现有方法样本效率提升显著，且能稳定收敛。
[论文阅读] AI + 软件工程 | GenAI 赋能自适应系统：从技术突破到研究蓝图，一文看懂核心价值与挑战
张较瘦
12-05 387
该论文聚焦生成式AI（GenAI）在自适应系统（SAS）中的应用与挑战，通过筛选五大领域5874篇文献（最终纳入219篇），从MAPE-K反馈循环增强和人在环（HOTL）交互优化双视角，系统梳理了GenAI（LLM、Transformer、扩散模型）的应用场景。研究发现，GenAI能显著提升SAS的监测、分析、规划等模块性能，优化用户偏好获取、系统透明度和人机协作效率。同时，论文提炼出9大关键研究挑战，给出GenAI幻觉、高成本等缺陷的缓解策略，构建了完整的研究路线图。该研究为科研人员和从业者提供了全面的技
深入理解Video-to-Video Synthesis代码学习指南
在IT行业，特别是在机器学习、计算机视觉和深度学习领域，vid2vid-master.zip 这个文件很可能是与视频合成（Video-to-Video Synthesis）相关的一系列代码。这指的是一种技术，它可以将一段视频转换成另一种格式或...
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