FOMM使用了相邻关键点的局部仿射变换来模拟物体运动,考虑了遮挡的部分使用image inpainting生成。 做法: 整体的流程:通过模型训练图像重建的过程,一个是输入的源图像和驱动图像,输出是保留源图像物体信息的含有驱动图像姿态的新图像。 如上所示:本文通过输入图像和驱动的视频帧来进行关键点检测。得到一个 TS←R 和TD...
这就引入了我们今天的主题,来自NeurIPS 19的First Order Motion Model for Image Animation。 What 从标题显而易见,这篇文章完成的任务是image animation,给定一张源图片,给定一个驱动视频,生成一段视频,其中主角是源图片,动作是驱动视频中的动作。如下图所示,源图像通常包含一个主体,驱动视频包含一系列动作。 以左...
不幸的是,这些预先训练好的模型是使用昂贵的ground-truth数据注释构建的,通常不适用于任意对象类别。为了解决这个问题,Siarohinet al.引入了Monkey Net,这是第一个对象不可知的图像动画深度模型。Monkey-Net通过自我监督的方式学习关键点来编码运动信息。在测试时间,源图像根据在驾驶视频中估计的相应关键点轨迹进行动画。
Learning Semantic Concepts and Order for Image and Sentence Matching CVPR 2018 一、Motivation 目前该领域主要问题之一是像素级别的图片描述缺少高层次的语义信息,之前的做法都是提取一个全局的CNN特征向量。这样一些主要的信息就会占据主导地位,背景一些的就会被忽略。这篇文章提出了语义增强图片及语句匹配模型。 二、...
《First order motion for Image Animation》 1.论文理解: 很难在同一框架下,完成表情迁移,动作迁移等多项目研究。像表情迁移,其中有固定的眼,鼻子,嘴巴。像动作迁移,有固定关节等。目标不一样很难实现。本文采用关键点检测的方法。想做什么就通过导入大量相同类型下
First Order Motion Model for Image Animation论文解读 【摘要】 这是一篇NIPS2019的论文,任务是让源图像(source image)中的物体按照驱动视频(driving video)中的运动而运动。效果如下图所示。有开源的代码,地址:https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model论文的特点是不需要先验的标注信息,训练时仅...
简介:Paper:《First Order Motion Model for Image Animation》翻译与解读 Abstract Image animation consists of generating a video sequence so that an object in a source image is animated according to the motion of a driving video. Our framework addresses this problem without using any annotation or ...
简介:Paper:《First Order Motion Model for Image Animation》翻译与解读 3.2 Occlusion-aware Image Generation 遮挡感知图像生成 As mentioned in Sec.3, the source image S is not pixel-to-pixel aligned with the image to be generated Dˆ . In order to handle this misalignment, we use a feature...
Learning Semantic Concepts and Order for Image and Sentence Matching CVPR 2018 一、Motivation 目前该领域主要问题之一是像素级别的图片描述缺少高层次的语义信息,之前的做法都是提取一个全局的CNN特征向量。这样一些主要的信息就会占据主导地位,背景一些的就会被忽略。这篇文章提出了语义增强图片及语句匹配模型。 二、...
First Order Motion Model for Image AnimationAliaksandr SiarohinStéphane LathuilièreSergey TulyakovElisa RicciNicu SebeNeural Information Processing Systems