首先，对于每个源，我们使用具有周期一致性损失的生成对抗性网络（GAN）生成一个自适应域，该域强制源图像和目标图像之间的像素级对齐。...（2） 我们设计了一个名为MADAN的新框架来进行语义分割的MDA。除了特征级对齐之外，还通过为每个源循环生成一个自适应域来进一步考虑像素级对齐，该域与新的动态语义一致性损失保持一致。...该框架如图1所示，由三个组成部分组成：动态对抗图像生成、对抗域聚合和特征对齐语义分割。DAIG旨在从视觉外观的角度生成从源域到目标域的自适应图像，同时利用动态分割模型保留语义信息。...在第一种策略中，确定如何为不同的适应域选择权重是一项挑战。此外，每个目标图像都需要在参考时间被输入到所有分割模型中，这是相当低效的。...我们把这作为未来的工作，并将通过损失项的动态加权和结合一些来源的先验领域知识来探索这一方向。 3.3、特征对齐语义学习 在对抗性域聚合之后，不同域 的自适应图像被更紧密地聚合和排列。
UDA通过仅利用来自目标域的未标记数据来规避昂贵的数据注释过程。沿着这条路线，已经开发了许多UDA方法，并成功应用于分类任务。...[22]提出学习关于各种图像变换（例如，姿势和照明）的图形代码，以渲染3D图像。类似地，[44]通过编码器-解码器架构从单个图像合成3D对象，该架构基于旋转因子学习潜在表示。...还可以将该过程视为通过对来自源域的地面实况分割注释进行聚类来学习补丁的原型输出表示。在接下来的内容中，我们将介绍如何构建聚类空间并学习判别性补丁表示。然后，我们使用学习的补丁表示来描述对抗性对齐。...有趣的是，我们发现添加没有任何对齐的判别性补丁表示（Ls+Ld）已经提高了性能（从36.6%提高到38.8%），这表明学习的特征表示增强了判别和泛化能力。...像素级自适应 我们使用CyCADA作为像素级自适应算法，并从源图像中生成目标域中的合成图像。为了训练我们的模型，我们使用所提出的补丁级别对齐将合成样本添加到标记的训练集中。
首先，作者分析了错位如何通过利用训练后渲染出的图像帧和相应的 groud truth 之间的估计光流来影响推理图像质量。...因此，每个像素的渲染过程不仅依赖于沿该方向的单个射线或圆锥射线区域，还依赖于其相邻区域，这有助于产生更好的纹理细节。 NeRF 通过渲染函数映射 3D 点到场景属性的关系来建模。...因此，作者修改了 Johnson 等人提出的原始感知损失，仅使用最大池化之前第一个块的输出： AligNeRF 与之前工作的主要区别是从每像素 MSE 损失切换到基于块的 MSE 损失（考虑未对齐）和浅层...他们提出了一种有效的对齐感知训练策 AligNeRF 可以提高 NeRF 的性能。作者还定量和定性地分析了错位数据和通过使用光流估计重新生成对齐数据带来的性能下降。...我们可以观察到，可以通过大幅增加参数的数量和进一步增加训练时间来进一步改进 NeRF，如何缩小这一差距是未来的研究方向。
那么，它是如何工作的？当屏幕只是平面时，我们如何体验3D效果？其实，这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。...固定好相机并确保正确对齐后，我们完成了吗？我们准备好生成视差图和3D视频了吗？ No, no, no!...左图是立体相机捕获到的左右图像；右图是用没有标定过的左右图像生成的视差图。 我们观察到，使用未校准的立体相机生成的视差图非常嘈杂且不准确。为什么会这样？...这是双视图几何的特例，其中图像是平行的，并且仅通过水平平移而相关。这是必不可少的，因为用于生成视差图的方法仅搜索水平方向的点对关系。 ? 太棒了！我们需要做的就是对齐摄像机并使它们完全平行。...因此，我们计算的通过映射将立体图像对转换为未失真的校正的立体图像对，并将其保存以备将进一步使用。 好了，这样我们就制作好了立体相机，下期再会~ 参考文献 [1] C. Loop and Z.
图像数据通过AXI接口写入到DDR中，通过AXI总线从DDR中读取。这期间要跨三个时钟域。分别是 摄像头数据输出时钟，AXI读写时钟，显示屏驱动时钟。...从机通过 AXI_AWREADY 信号来标志接收到该地址信息。主机接收到 AXI_AWREADY 有效信号后，将 axi_awvalid 置低，直到下一次突发传输，再重复该过程。...AXI写通道的数据（axi_wdata）要和axi_wvalid 对齐，从机通过 AXI_WREADY 来标识从机开始接收数据，待从机的AXI_WREADY 有效时，表示从机已准备好接受数据，在 AXI_WREADY...即在 AXI_WREADY 有效时，主机在下一个时钟发送新数据，从机在下一时钟寄存该时钟接收到的数据。 主机通过 axi_wlast 信号来标记一次突发传输的最后一个数据。...该信号由主机产生，通过设置一个计数器来记录突发传输的数据的数量。axi_wlast 信号要提前一个时钟判断使能，和要发送的最后一个数据对齐。
第一部分：对齐特征可视化插值 特征可视化最常用于可视化单个神经元，但它也可用于可视化神经元的组合，以研究它们如何相互作用。目的不是优化图像以激活单个神经元，而是优化它来激活多个神经元。...2 我们如何实现这种对齐插值，其中视觉位置不在帧之间移动？可以尝试许多可能的方法。例如，可以明确地惩罚相邻帧之间的差异。...其中一个是使用共享参数化：每个帧被参数化为其自己的唯一参数化和单个共享参数化的组合。 ? 3 通过在框架之间部分共享参数化，我们尽可能使生成的可视化自然对齐。...在该节中我们探讨了通过使用不同的参数化将额外约束添加到优化过程的可能性。更确切的说，我们将图像当成神经网络一样进行参数化，特别是复合模式生成网络。...事实上，这个结果是通过内插两种不同模式的 CPPN 权重表达式来实现的。然后在给定内插 CPPN 表示法的情况下生成图像从而得到多个中间框架。
对齐后的LDR图像作为CNN的输入，生成一个与参考图像对齐但包含其他两幅图像信息的HDR图像。 系统架构： 直接架构：整个HDR合并过程由单个CNN模型建模。...结论： 论文提出了一种新的基于学习的方法，用于从动态场景的LDR图像集中生成HDR图像，并通过CNN生成HDR图像。 使用现有的技术知识来指导学习系统可以提高性能。...输入是一组对齐后的LDR图像（低曝光、中等曝光和高曝光），输出是一个HDR图像。 CNN直接学习如何从输入的LDR图像中提取信息并生成HDR图像，而不需要显式的权重或对齐图像的细化。...细化的对齐图像是通过CNN从原始对齐图像中生成的，这使得网络能够合成在原始对齐图像中不存在的内容，例如在运动区域中补充细节。...这三种架构的核心区别在于它们如何处理输入图像以及如何生成最终的HDR图像。
挑战1：表征 Representation 如何学习能反映不同模态中单个元素之间跨模态交互的表征是一个问题，可以把这个挑战视为学习元素之间的局部表征，或使用整体特征的表征。...中间概念（Intermediate Concepts） 这个问题研究了如何在推理过程中对单个多模态概念进行参数化。...推理范式（ Inference Paradigms） 这一部分主要解决如何从单个多模态证据中推断出越来越抽象的概念。...挑战4：生成 模型需要学习生成过程，通过摘要、翻译和创造，生成反映跨模态交互、结构和连贯性的原始模态，这三个类别沿用了文本生成的分类方法，根据从输入模态到输出模态的信息变化来进行区分。 1....虽然大多数方法只关注从多模态数据中生成文本摘要，但也有几个方向探索了生成摘要图像以补充生成的文本摘要。 2.
(AAAI2021)的第一作者，他用对于可变形对齐和传播架构的新理解来改进BasicVSR，在2021NTIRE @ CVPR 2021挑战中一举获得三冠一亚，同时还在Vid4数据集上突破了29dB的大关...本文提出了流引导可变形对齐，该模块使用光流作为基础偏移量而没有直接学习DCN偏移量，通过学习残差偏移量来减轻偏移量学习的负担，如下图(b)所示。 方法 给定输入帧，首先利用残差块从每一帧中提取特征。...然后在二阶网格传播方案下传播特征，其中对齐为流引导可变形对齐。在传播后，通过卷积和pixel-shuffling利用聚集的特征生成输出图像。...每个二阶网格传播单元的过程如下：令 代表第输入图像， 是利用多个残差块从 中提取的特征， 是第i个时间步处的第j个传播分支计算出的特征。...在第i个时间步，首先通过 扭曲 : 然后使用预先对齐的特征 来计算残差偏移量和调制掩膜 ，其中，残差偏移量和光流相加得到DCN偏移量 ： 然后将DCN应用于未扭曲的特征 : 上述公式仅用于对齐单个特征
具体来说，它关注的是如何通过一个分解的多阶段、模块化推理框架来提高视频问答系统的性能。...模型设计: 介绍了MCC-Hand-Object (MCC-HO)模型，这是一个基于Transformer的模型，能够从单个RGB图像和估计的3D手部输入中联合推断手和物体的几何结构。...这篇论文试图解决的问题是如何从野外（in-the-wild）RGB图像或视频中重建手持物体（manipulanda）的3D几何结构。...此外，论文还提出了一种名为检索增强重建（Retrieval-Augmented Reconstruction, RAR）的方法，该方法使用GPT-4(V)来检索与图像中的物体匹配的3D对象模型，并通过刚性对齐技术将其与网络推断的几何结构对齐...MCC-Hand-Object (MCC-HO)，它能够从单个RGB图像和估计的3D手部输入中联合推断出手部和物体的几何结构。
与图像修复任务相对应的对象移除和插入是研究最多的编辑操作之一。当前的修复模型能够从概念上生成符合周围图像的内容，然而这些模型仅限于处理单个 2D 图像。...一种解决方法是通过简单的像素对齐的损失或者是感知损失来约束神经辐射场进行填补，但这一做法不能满足填入与原场景有不同感知语义的新物体的需要。...本文使用了单个补全后的图像作为参考，从而避免了视角的不一致性，并提出了一种新的算法来解决单个图像作为参考所带来的距离参考视角较远位置的较差的视觉质量、视角依赖的影响以及被遮挡部分的问题。...此外，作者展示了如何从参考视角模拟非参考视角下的视角依赖外观。这实现了一种将非参考颜色（带有VDE）传播到 mask 的部分中的引导修复方法。最后，本文以视角一致的方式修复了被遮挡的外观和几何结构。...为了弥补这一点，作者提出了一种方法，通过校正参考颜色以匹配其他视角下的周围环境，进而从非参考视点向 mask 区域添加视图依赖的效果。
这项工作提出OverLORD，一个用于分离标记和未标记属性以及合成高保真图像的框架，由两个阶段组成。解耦：通过潜在优化学习解耦表示。与以前的方法不同，我们不依赖对抗性训练或任何架构偏见。...合成：训练前馈编码器以推断学习属性并以对抗方式调整生成器以提高感知质量。当标记和未标记的属性相关时，建模一个额外的表示来解释相关属性并改善解耦效果。...本文考虑两个未对齐域之间的图像转换任务，提出基于重要性重新加权来选择图像，并开发一种方法来学习权重并同时自动执行转换。实验表明了所提方法的优越性。...55、Sketch Your Own GAN 素描可能是传达视觉概念的最普遍的方式，能否通过绘制单个示例样本来创建深度生成模型？...模型的输出通过跨域对抗性损失来匹配用户草图。此外，探索了不同的正则化方法来保持原始模型的多样性和图像质量。 实验表明，方法可以匹配草图指定的形状和姿势，同时保持真实性和多样性。
图像的这种「绑定」（binding）属性通过与自身相关的任何感官体验对齐，为学习视觉特征提供了大量监督来源。 理想情况下，对于单个联合嵌入空间，视觉特征应该通过对齐所有感官来学习。...今日，Meta AI 提出了 ImageBind，它通过利用多种类型的图像配对数据来学习单个共享表示空间。...DALLE-2 解码器（设计用于与 CLIP 文本嵌入）来实现音频到图像生成。...从大规模网络数据中学习到的视觉表征可以用作学习不同模态特征的目标。这使得 ImageBind 将图像与同时出现的任何模态对齐，自然地使这些模态彼此对齐。...例如虽然 Make-A-Scene 可以通过使用文本 prompt 生成图像，但 ImageBind 可以将其升级为使用音频生成图像，如笑声或雨声。
我们的主要见解是，通过欠拟合来自给定领域的大量概念，我们可以提高泛化能力并创建一个更适合快速添加来自同一领域的新概念的模型。...我们提出了一种简单而有效的方法来校正单个特写脸部中的透视失真。我们首先通过联合优化相机内部/外部参数和面部潜在代码，使用透视扭曲的输入面部图像执行 GAN 反演。...在这项工作中，我们研究了自我监督借口任务如何提高共形回归器的质量，特别是通过提高共形区间的适应性。...然而，当前的文本到图像模型通常会生成与文本提示不充分对齐的图像。我们提出了一种使用人类反馈来对齐此类模型的微调方法，包括三个阶段。首先，我们从一组不同的文本提示中收集评估模型输出对齐的人类反馈。...然后，我们使用人工标记的图像文本数据集来训练预测人类反馈的奖励函数。最后，文本到图像模型通过最大化奖励加权似然来改进图像文本对齐进行微调。
Congealing模型的框架如下： 首先，在未对齐的数据上训练生成器G。 然后在生成器G的潜空间中通过学习模式c，来创建一个合成数据集以进行后续对齐。...接着使用该数据集训练空间变换网络T（STN，Spatial Transformer Networks），最后在预测和目标图像中使用感知损失将未对齐的图像映射到相应的对齐图像。...该算法的关键是利用GAN的潜空间（在未对齐的数据上训练）为STN自动生成成对的训练数据。...并且在这个GAN监督学习框架中，STN和目标图像实现联合学习模式，STN专门使用GAN图像进行训练，并在测试时推广到真实图像。 实际效果如何？...其中，每个数据集的第一行表示未对齐的图像和数据集的平均图像（每行最右那张），第二行为转换后的对齐效果，第三行则显示图像之间的密集对应关系。
具体而言，源图像首先通过图像到图像的翻译网络进行转换，以具有与目标图像相似的外观。我们将包含合成目标图像的域称为中间域。然后，我们通过对齐源分布和中间分布来构建中间特征空间，这比对齐最终目标更容易。...域鉴别器 为了对齐两个域之间的分布，我们在编码器 之后添加了一个域鉴别器 。该分支的主要目的是区分特征 是来自源域还是目标域。通过该鉴别器，得到每个像素属于目标域的概率为 。...与这些方法不同的是，我们将这组合成图像定义为单个域F，通过对抗性学习将标记域S与未标记域T连接起来。...适配过程 我们的域自适应网络包括从标记的源域S获得知识，然后通过对齐两个分布将该知识映射到未标记的目标域T，从而解决自适应任务S→ T、 即通过本文中的（3）。...我们的合成域是通过在源域和目标域图像上训练CycleGAN生成的。 训练细节 在应用所提出的自适应方法之前，我们使用具有ImageNet预训练权重的源域图像来预训练检测网络。
由于目标域的复杂性，单个生成器产生的结果有时会产生形状怪异的身体部位和非照片真实感的外观等瑕疵，再加之人类姿势和外观的巨大多样性以及相关的对齐困难，使得单个生成器更难学习。...作者证明了使用从全身训练图像中裁剪的面部区域训练的Face GAN可以用于改善Full-body GAN结果的外观，所以可以利用在其他数据集上训练过的人脸生成器来进行人脸增强。...在该论文中作者最主要的面对的挑战是如何协调多个无条件GAN来产生彼此一致的像素。 在该论文中， 用于生成全身人体图像且有 ， 用于生成人体子区域图像且有 。...为了协调部分GAN和全局GAN的关系，作者用到一个边界检测器来识别图像 ，通过使用检测到的边界框裁剪 ，并将裁剪后的像素表示为 。...给定一个随机生成全身人体图像 ，通过固定参数 来优化参数 使得图像 看起来与 相似，则优化目标为 如下图所示，显示了使用专门的人脸模型对人脸进行训练的人脸细化结果，该人脸模型是从用于训练身体生成器的相同数据中裁剪出来的
在本次的内容中，我们不尝试对文本到图像生成的所有方面进行全面概述，我们尝试从所谓的“对齐”视角介绍文本到图像的问题，探讨如何拥有更好地与人类意图一致的模型，我们将从以下四个方面来展开。...编辑 编辑在对齐中也是一个非常重要的环节。在某些场景中，我们可能对生成的图像或已有的图像基本满意，但可能想要稍作修改。例如，我们可能希望稍微改变图像的风格，或者仅在特定位置添加或插入一个物体。...图1 基础知识 文本生成图像 图2 文本到图像生成是一个条件生成问题，它将文本作为输入条件并试图产生既具有良好视觉质量又与图像输入文本提示自动对应的图像，这通常是通过使用带有图像文本数据来完成的。...通过训练模型来模仿或重现这个图像，它不仅强制模型学会生成合理的图像，而且由于在训练样本中的图像和文本是配对的，它隐式地学会了生成与文本输入对应的图像，以下是几种代表性的图像生成技术。...通过让这两个对手互相竞争，生成器学会产生更逼真的图像，其中“逼真”实际上是由鉴别器来定义的，看它是否能真正区分图像是真实还是伪造的。
为边界框生成一组区域建议； 2. 通过预先训练好的AlexNet网络来判断边框中的图像是否为有效区域，最后通过支持向量机算法来确定边框中的图像类别； 3....图12：在Faster R-CNN中，单个CNN网络用来实现区域建议和对象分类。 这正是Faster R-CNN团队所取得的成果。图12中解释了该如何使用单个CNN网络来实现区域建议和对象分类。...该模型的输入和输出分别为： 输入：图像（不需要带有区域建议）。 输出：图像中对象的类别和边界框坐标。 如何生成区域 接下来我们来看下Faster R-CNN如何从CNN特征中生成这些区域建议。...我们可以使用这种常理，通过创建这样维度的位置，来指导生成区域建议网络。 直观上，我们知道图像中的对象应该符合某些常见的纵横比和大小。例如，我们想要创建一些适合人类形状的矩形框。...Mask R-CNN通过向Faster R-CNN网络添加一个分支来输出一个二进制掩码，来说明给定像素是否为对象的一部分。在图17中的白色分支仅仅是CNN特征图谱上的完全卷积网络。
分类pipeline 现在让我们看看如何实现我们的目标。考虑以上图像分类的例子。为了从一个域适应到另一个域，我们希望我们的分类器能够很好地从源数据集和目标数据集中提取特征。...分类损失通过对特征提取器和分类器的权值进行更新，确保获得良好的分类性能。而散度损失则通过更新特征提取器的权值来保证源域和目标域的特征相似。 在推理过程中，我们只需将目标域图像通过神经网络。...这里我们的生成器是简单的特征提取器，我们添加了新的判别器网络，学习区分源和目标域的特征。由于这是一个双人游戏，判别器帮助生成器产生的特征对于源和目标领域是不可区分的。...例如，如果优化判别器损失函数的计算梯度为2，那么我们使用-2(假设负值为-1)来更新生成器。通过这种方式，我们试图训练生成器，使其生成即使是判别器也无法区分源域和目标域的特征。...5 『基于重建的域适应』 这是基于图像到图像的转换。一个简单的方法是学习从目标域图像到源域图像的转换，然后在源域上训练一个分类器。我们可以用这个想法引入多种方法。
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