本期为TechBeat人工智能社区第563期线上Talk。
北京时间1月11日(周四)20:00,南洋理工大学博士生—王谭的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播!
他与大家分享的主题是: “DisCo-基于解耦控制的现实人物舞蹈生成及相关工作梳理”,介绍了他的团队在人物动作迁移(human motion transfer)、人物图片/视频生成等相关工作所做的研究。
主题:DisCo-基于解耦控制的现实人物舞蹈生成及相关工作梳理
嘉宾:南洋理工大学博士生 王谭
时间:北京时间 1月11日(周四)20:00
地点:TechBeat人工智能社区
点击下方链接,即可观看视频!
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最近一年,随着Pika,Stable Video Diffusion等视频生成模型的大举发展,以人为中心的人物视频生成得到越来越多的关注。本Talk中,讲者将以热门人物舞蹈生成工作DisCo (23年6月发布)为锚点,梳理前后一系列(前至2019年火热的GAN时代,后到最新的23年12月ArXiv工作如Animate Anyone, MagicAnimate等)的人物动作迁移 (human motion transfer) 、人物图片/视频生成相关工作,快速获取此领域的核心研究问题以及最新进展。
1、背景 - 从“人物动作迁移”到“人物舞蹈生成”
2、关键动机 - 现实世界中的人物舞蹈生成有哪些问题
3、方法(点)- 基于解耦框架设计的现实人物舞蹈生成
4、方法(由点及面)- 系列后续工作梳理对比
5、实验结果及总结
项目链接:
https://disco-dance.github.io/
论文链接:
https://arxiv.org/abs/2307.00040
代码链接:
https://github.com/Wangt-CN/DisCo
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王谭
南洋理工大学博士生
南洋理工大学四年级博士生,曾获Google PhD Fellowship 2022, 研究兴趣主要集中在视觉语言学习,生成模型及可信学习。工作发表于CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS等计算机视觉与机器学习顶级会议。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=36864
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