作者: Zhengqi Li 等论文题目:Generative Image Dynamics论文链接:https://generative-dynamics.github.io/static/pdfs/GenerativeImageDynamics.pdf内容整理:汪奕文 本文提出一种对场景动态的图像空间先验建模的方法。该先验是从包含自然振荡运动的真实视频序列中提取的运动轨迹集合中学习的。给定一幅图像,所提出的训练模型...
这便是谷歌团队最新研究，让你的手变成「魔法金手指」，万物皆可，一触即动。https://generative-dynamics.github.io/static/pdfs/GenerativeImageDynamics.pdf 在这篇论文中，谷歌提出了「Generative Image Dynamics」，通过对图像空间先验进行建模，然后训练模型预测「神经随机运动纹理」。最后就实现了，与单个图像交互...
Google的一项新研究Generative Image Dynamics。输入一张图片,可以让图里的东西跟着鼠标动起来。详情参见:generative-dynamics.github.io/ http://t.cn/A6ONFfV1
与标准随机梯度下降(SGD)的方法相比,扩散模型中参考了随机梯度 Langevin 动力学(stochastic gradient Langevin dynamics)的方法,该方法可以在参数更新中注入高斯噪声,以避免崩溃为局部最小值。 2. 反向扩散过程 Reverse diffusion process 如果能逆转上述过程并从 q(x(t−1)∣xt) 中取样,就能够从高斯噪声输...
在上期文章,我们开始探讨生成式 AI(Generative AI)的另一个进步迅速的领域:文生图(Text-to-Image)领域。概述了 CLIP、OpenCLIP、扩散模型、DALL-E-2 模型、Stable Diffusion 模型等文生图(Text-to-Image)的基本内容。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏...
https://github.com/intel/intel-npu-acceleration-libraryis a Python library designed to boost the efficiency of your applications by leveraging the power of the Intel Neural Processing Unit (NPU) to perform high-speed computations on compatible h...
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https://generative-dynamics.github.io/generative-dynamics.github.io/Generative Image Dynamics https://generative-dynamics.github.io/generative-dynamics.github.io/ 这是Google的一篇论文,CVPR 2024的best paper之一,体验鼠标拽图像的动态效果被惊艳到了,迫不及待看下论文。没有在此领域深耕过,只求了解,...
导览页面:generative-dynamics.github.io 研究初心 这是为了能有更加形象的视觉合成方法。因为自然界是运动的,即使看似静止的场景也会因风、水流、呼吸或其他自然节奏而包含微妙的振荡。模拟这种运动在视觉内容合成中至关重要——人类对运动的敏感性会导致没有运动的图像看起来不真实。作者也在文章里和其他文生视频、文...