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vid2vid解决的问题是以源视频 (如semantic map序列或者从人脸视频中提取的边缘序列)作为条件输入. s_1^T=\ {s_1,s_2,...,s_T\} \\ 生成目标视频 (真实街景图像或者人脸) \tilde x_1^T=\ {\tilde …

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May 18, 2023 · 本文介绍视频生成必备的TOP模型，主要按照各个模型提出的时间顺序来介绍，以近两年的SOTA模型为主。 TGAN（ Temporal Generative Adversarial Net ）是一种可以学习无标签视频数据集中的语义表示并产生新的视频的生成对抗网络。 TGAN由两个生成器构成：temporal generator G0和image generator G1。 G0用z0（从分布P_G0 (z0)中随机抽样得到）作为输入，生成一系列潜在变量z1。 G1使用z0和z1作为输入，输出为视频。

Pytorch implementation for high-resolution (e.g., 2048x1024) photorealistic video-to-video translation. It can be used for turning semantic label maps into photo-realistic videos, synthesizing people talking from edge maps, or generating human motions from poses. The core of video-to-video translation is image-to-image translation.

Mar 5, 2019 · vid2vid是 NVIDIA 公司提出的一种图像翻译模型 ，通过输入语义图来生成视频，其是在pix2pix、pix2pixHD基础上改进出的模型，三者的演进思想如下： [1]最早pix2pix 框架 提出了一种统一的简洁优雅的框架解决了图像翻译问题，使用CGAN代替专家知识实现基本图像翻译效果。 [2]pix2pixHD是在pix2pix基础上改进G和D，可以生成高分辨率图像，并使用一点技巧，能够控制生成多样化的输出。 [3]前两种方式只是针对静态图片的翻译进行设计，如果直接用于视频 …

Nov 22, 2018 · Vid2Vid是pix2pixHD的升级版，解决了视频生成中的帧不一致问题，通过加入光流约束在生成器和判别器中。 论文提出对生成器加入光流约束，训练CNN计算光流，同时在判别器中也利用光流信息，并对前景和背景分别建模，以实现高分辨率视频的稳定生成。 Vid2Vid作为 pix2pix， pix2pixHD 的改进版本，重点解决了视频到视频转换过程中的前后帧不一致性问题。 GAN在 图像生成 领域虽然研究十分广泛，然而在视频生成领域却还存在许多问题。 主要原因 …

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