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【百度飞桨PaddlePaddle论文复现】《Few-shot Video-to-Video Synthesis》论文笔记

论文复现课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1340

主要工作

和之前vid2vid比较，vid2vid对于视频的合成需要对应比较人物的训练数据，同时一个目标人物的生成就需要单独训练一个模型，而few shot vid2vid 只需要少量样本，甚至是一张图片就可以使用一个模型生成为未见过的目标人物视频。如图像1所示：
【百度飞桨PaddlePaddle论文复现】《Few-shot Video-to-Video Synthesis》论文笔记_第1张图片图1 vid2vid(左) 和 few-shot vid2vid(右) 比较效果

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引言

现有vid2vid不足：

1、需要大量的数据进行训练
2、泛化性能弱：一般一个模型只能对应的合成一个目标数据的视频

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Few-shot vid2vid

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