qq_32907491的博客

本文介绍了一种创新的人体图像个性化框架 UniPortrait，它将单 ID 和多 ID 定制与高人脸保真度、广泛的人脸可编辑性、自由形式的输入描述和多样化的布局生成统一起来。UniPortrait 仅包含两个即插即用模块：ID 嵌入模块和 ID 路由模块。ID 嵌入模块使用解耦策略为每个 ID 提取多功能可编辑人脸特征，并将它们嵌入到扩散模型的上下文空间中。然后，ID 路由模块将这些嵌入自适应地组合和分布到合成图像中的各自区域，实现单 ID 和多 ID 的定制。

LF-Net: Learning Local Features from Images主要贡献1、无监督，利用利用深度和相对的相机姿态线索来创建一个虚拟目标，网络应该在一张图像上实现这个目标。本来此过程是不可微的。结果表明，该方法可以在保证一个分支可微性的前提下，将网络限制在另一个分支上，从而实现网络的优化。2、提出稀疏匹配方法，LF-Net，局部特征提取网络；端到端的网络，不需要使用手工提...

边缘化采样一致性摘要本文提出了一种称为阈值一致性（σ-consensus）的方法，以消除RANSAC中人为设定内点阈值的需求。该方法边缘化噪声，而不是估计噪声σ。该方法通过加权最小二乘法，求解最优模型，而最小二乘法的权重由数据为内点的边缘概率确定。本文提出了一种新的评估模型的质量函数，由于该函数不需要使用变量σ，因此也就不需要确定内点集，以评估模型的质量。同时，本文也提出了一种新的基于边缘化的...