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[TOG2019]Deferred Neural Rendering:Image Synthesis using Neural Textures

标题：Deferredneuralrendering:Imagesynthesisusingneuraltextures链接：Deferredneuralrendering:imagesynthesisusingneuraltextures:ACMTransactionsonGraphics:Vol38,No4介绍本文处理的问题是新视角合成，即给定一个物体的一组照片，要求生成全新视角的图片。大概思

深蓝蓝蓝蓝蓝·2023-02-17 00:12

Transformer-TTS: Neural Speech Synthesis with Transformer Network阅读笔记

5.Transformer-TTS:NeuralSpeechSynthesiswithTransformerNetwork文章于2019年1月发表Transformer-TTS可以看做Tacotron2+transformer的组合，作者认为优点主要为：通过移除RNN结构实现并行训练，因为解码器的输入序列的帧可以并行地提供。第二种是self-attention可以将整个序列的全局上下文映射到每个输

进击的小杨人·2023-02-17 00:11

[CVPR2021]NeRV: Neural Reflectance and Visibility Fields for Relighting and View Synthesis

标题：NeRV:NeuralReflectanceandVisibilityFieldsforRelightingandViewSynthesis链接：https://arxiv.org/pdf/2012.03927本文的主要目的是基于NeRF的重光照。原本的NeRF中要求所有视角中的图片的光照方向，都是一致的，因此合成出来的结果中的光照自然也是都一样的，无法改变，而本文就是希望可以通过对光线建模

深蓝蓝蓝蓝蓝·2023-02-17 00:11

NeuSample: Neural Sample Field for Efficient View Synthesis

Abstract1.为了减轻NeRF的计算开销，本文指出NeRF在coarsetofine的分层抽样过程中用一个轻量化模型来代替粗的采样阶段；2.所提出的采样场将光线映射到样本分布中，样本分布可以转换为点坐标并馈送到用于体绘制的辐射场中。Method1.NeRF：(1)通过得到每一个点处的颜色和密度。使用求积规则计算沿相机光线r(t)=o+td的像素的期望颜色:使用颜色值的L2范数损失来约束：(2

Personality、·2023-02-17 00:40

MelGAN: Generative Adversarial Networks for Conditional Waveform Synthesis笔记

文章目录简介网络细节生成器总体结构源码分析设计思路判别器总体结构源码分析损失函数实验结果论文地址：《MelGAN:GenerativeAdversarialNetworksforConditionalWaveformSynthesis》官方源码：github地址简介常见的TTS系统不是直接生成音频，而是中间先生成一种声学特征（多数为Mel频谱图），再由声学特征生成音频。MelGAN解决的就是声学特

Brielleqqqqqqjie·2023-02-17 00:39

CV | GauGan 论文学习：Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization

题外话：近期英伟达提出GauGAN，附上了炫酷的demo和完整的repo，让人很想试着跑跑看。如论文题目可知，GauGAN算法是一种语义图像合成算法，该算法使用了空间自适应的归一化操作（这个也是本文中最主要的贡献点）。一、摘要作者开门见山指出算法的创新点，提出了一种新的空间自适应归一化层（Spatially-AdaptiveNormalizationLayer），可以简单且有效地输出如同真实照片的

1LOVESJohnny·2023-02-17 00:08

论文笔记：Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generative Adversarial Networks

1.什么是deconvolution反向映射，用来可视化深度特征，也可以用来重建图片。2.合成图片两种方式：1）生成全图的模型，效果不错但只对小图work,保真度fidelty低，一般用autoencoder2）马尔科夫模型，同时生成texture。可以捕获局部patch的统计信息。本文是第二种3.主要通过stridedconvolutionalnetwork取代pooling来加速inversi

John2King·2023-02-17 00:08

论文笔记：NeuLF: Efficient Novel View Synthesis with Neural 4D Light Fight

中文标题：基于神经4D光场的高效新视角合成创新点在我们的方法中，一个3D场景被表示为一个光场，即一组射线，每条射线在到达图像平面时都有相应的颜色。为了实现高效的新视图渲染，我们采用了光场的双平面参数化，其中每条射线都有一个四维参数.与NeRF相比：通过将新的视点限制在物体的凸包之外，可以将5D辐射场简化为较低维的光场，例如4D。提出的算法4D光场表示空间中所有可能的光线都可以用五维多光函数来描述。

BlueagleAI·2023-02-16 23:35

[论文解析] NeRDi: Single-View NeRF Synthesis with Language-Guided Diffusion as General Image Priors

用语言引导的diffusion作为通用图像先验的单视角NeRF合成OverviewWhatproblemisaddressedinthepaper?Isitanewproblem?Ifso,whydoesitmatter?Ifnot,whydoesitstillmatter?Whatisthekeytothesolution?Whatisthemaincontribution?Whatcanwel

_Summer tree·2023-02-03 18:34

【论文笔记 - 图像生成 - CVPR2022】Unpaired Cartoon Image Synthesis via Gated Cycle Mapping

UnpairedCartoonImageSynthesisviaGatedCycleMappingRef：1.原论文2.项目页1.摘要在本文中，提出了一种使用未配对的训练数据进行动漫图像合成的通用解决方案。与之前针对特定使用场景（人像或场景）学习预定义卡通风格的作品相比，本文旨在训练一个通用动漫翻译器，它不仅可以同时渲染夸张（精致的大眼睛、简化的鼻子和嘴）的动漫面孔和逼真的卡通场景，而且还可以为用

No pains, no GANs!·2023-02-01 12:08

【论文笔记 - NeRFs - ECCV2020】NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis0背景介绍用神经辐射场来表征场景，用于新视角图像生成任务。0.1ViewSynthesis该任务是通过给定从不同视角获取的同一场景的一张或多张图片，来合成其他视角下的图片。以下图为例，输入是不同视角的图片，来建模三维场景，然后就可以从任意视角来得到一张二维图像。0.2Repre

No pains, no GANs!·2023-02-01 12:31

【论文学习】《“Hello, It’s Me”: Deep Learning-based Speech Synthesis Attacks in the Real World》

《“Hello,It’sMe”:DeepLearning-basedSpeechSynthesisAttacksintheRealWorld》论文学习文章目录《“Hello,It’sMe”:DeepLearning-basedSpeechSynthesisAttacksintheRealWorld》论文学习摘要1介绍2背景2.1基于语音的用户标识2.2语音合成系统2.3基于语音的欺骗攻击2.4合成

FallenDarkStar·2023-02-01 09:50

【c#】文本转语音，语音转文本

我尝试制作一个简单的wpf程序，该程序使用System.Speech.Synthesis中的SpeechSynthesizer到语音，实现文本转语音，语音转文本。目前只是一个初级的用法。

相信神话2021·2023-02-01 02:22

论文笔记：NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

目录文章摘要1NeuralRadianceFieldSceneRepresentation(基于神经辐射场的场景表示)2VolumeRenderingwithRadianceFields(基于辐射场的体素渲染)2.1经典渲染方程2.2经典的体素渲染方法2.3基于分段采样近似的体素渲染方法3OptimizingaNeuralRadianceField(优化一个神经辐射场)3.1PositionalE

zaf赵·2023-01-30 17:07

[iOS] 语法语义关键词等 (1)

、@importinlinedefine的函数用法@selector为啥用assignprotocol和父类定义的属性容易引起的crashifdefine防止头文件重复引入object强转bool需要synthesis

木小易Ying·2023-01-30 00:11

论文笔记Unsupervised Person Image Synthesis in Arbitrary Poses

又一篇spotlight+reid+GAN换pose本文用了较多的篇幅讲lossfunction，描述网络结构的插图令人费解pose的提取也是用openpose这个库。其loss分为三部分：1，imageadversarialloss，即传统gan的loss2，poseloss，pose差异，生成图片再用openpose提取pose信息做差值3，identityloss，此为关键，又分为两部分，分

DADADA开飞机的DATA·2023-01-27 23:59

对抗生成网络-文字到图片的合成Generative Adversarial Text to Image Synthesis

新的一年，新的开始，好想发论文啊！废话不多说，下面讲下文字到图片的生成。文字生成图片最有代表的一张图怕是这个了，牛人，大佬RNN可用来对文字进行判别和表示，GAN可以做图片生成，那么如何将字符翻译到图像像素呢？这篇论文给出了一个网络。使用RNN,来做图片生成描述，由于它是根据图片的内容和他前一个词生成下一个词，是遵循链式规则的。使用描述生成图片的话，能够正确表达文本的正确图像样例是很多的，比如鸟，

爱视觉·2023-01-17 10:35

论文阅读：Text2Video: Text-driven Talking-head Video Synthesis with PhoneticDictionary

文章目录概述方法BuildPhoneme-PoseDictionaryKeyPoseExtractionPhonemeExtractionTexttoSpeechKeyPoseInsertionSmoothingTrainVideoGenerationNetwork概述从题目可以看出来，基本思想是从文本合成视频。之前的论文中也有出现过，有的是从文本合成语音，走的还是从语音到视频的路子。这篇文章简介

live_for_myself·2023-01-17 09:53

74、Beyond RGB: Scene-Property Synthesis with Neural Radiance Fields

简介Listitem论文地址：http://arxiv-export3.library.cornell.edu/abs/2206.04669v1利用隐式三维表示和神经渲染的最新进展，从综合模型的角度提供了一种新的场景理解方法，能够从新颖的视点渲染照片逼真的RGB图像，而且还能够渲染各种精确的场景属性(例如，外观、几何和语义)。便于在统一的框架下解决各种场景理解任务，包括语义分割、表面法向估计、重塑

C--G·2023-01-16 14:09

[非卷积5D] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

不使用3D建模，使用静态图片进行训练，用(非卷积)深度网络表示场景的5D连续体表示，再通过raymarching进行渲染。paper:《NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis》文章来自arxiv.org，仅做笔记之用[非卷积5D中文翻译及学习笔记]神经辐射场NeRF:RepresentingScenesasNeur

江南蜡笔小新·2023-01-16 14:38

TOWARDS FASTER AND STABILIZED GAN TRAININGFOR HIGH-FIDELITY FEW-SHOT IMAGE SYNTHESIS

流星雨阿迪·2023-01-15 12:07

【少样本图像生成】Towards Faster And Stabilized GAN training for high-fidelity few-shot image synthesis

【少样本图像生成】TOWARDSFASTERANDSTABILIZEDGANTRAININGFORHIGH-FIDELITYFEW-SHOTIMAGESYNTHESIS论文阅读笔记开源代码：https://github.com/odegeasslbc/FastGAN-pytorch首先这篇文章会分析一下模型的效果，优缺点，然后再解释网络结构。模型效果分析从论文里的图来看，效果是很不错的。以下是用1

芋圆526·2023-01-15 12:05

【FastGAN】★Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity Few-shot Image Synthesis

更快更稳定的GAN训练高保真的小样本图像生成（ICLR2021）paperwithcodewithsupplementmetrics：TowardsFasterandStabilizedGANTrainingforHigh-fidelityFew-shotImageSynthesis|OpenReviewofficialcode：https://github.com/odegeasslbc/Fas

Pengsen Ma·2023-01-15 12:32

DF-GAN: A Simple and Effective Baseline for Text-to-Image Synthesis论文解读

题目：DF-GAN:一种简单有效的文本-图像合成基线时间：2022CVPRAbstract从文字描述中合成高质量的逼真图像是一项具有挑战性的任务。现有的文本-图像生成对抗网络通常采用堆叠架构作为主干，但仍存在三个缺陷。首先，分层结构引入了不同图像尺度的生成器之间的纠缠。其次，现有的研究倾向于在对抗学习中应用和固定额外的网络来实现文本图像语义一致性，这限制了这些网络的监督能力。第三，以往广泛采用的基

我是喵喵酱·2023-01-13 13:12

基于 Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis 的语音克隆复现论文阅读

最近发现了一篇关于语音克隆的论文TransferLearningfromSpeakerVerificationtoMultispeakerText-To-SpeechSynthesis，但原论文是没有开源的。不过在GitHub上发现了别的大佬复现此论文的开源项目，特此来翻译一下复现论文。原论文链接：https://arxiv.org/pdf/1806.04558.pdf复现论文链接：https:/

小朋友爱吃甜甜圈·2023-01-12 13:49

【AAAI 2021】零样本知识蒸馏：Data-Free Knowledge Distillation with Soft Targeted Transfer Set Synthesis

【AAAI2021】零样本知识蒸馏：Data-FreeKnowledgeDistillationwithSoftTargetedTransferSetSynthesis论文地址：主要问题：主要思路：主要贡献：具体实现：基本符号：具有多元正态分布的特征空间建模：软目标标签生成：样本生成：基于伪样本的知识蒸馏：实验结果：联系作者：我的公众号：论文地址：https://arxiv.org/abs/210

BIT可达鸭·2023-01-10 11:41

EDA-基于FPGA/CPLD的数字系统设计流程包括哪些步骤？

综合（Synthesis）将较高级抽象层次的设计描述自动转化为较低层次描述的过程。将输入编译成由与或阵列，RAM，触发器，寄存器等组成的电路结构。

@Moota·2023-01-02 07:41

Android App使用Edge大声朗读功能

参考文档https://docs.azure.cn/zh-cn/cognitive-services/speech-service/speech-synthesis-markup?

_jackcc·2023-01-01 12:22

调用百度云短语音合成简单程序

今天编写一个简洁的语音合成程序，是直接调用百度云短语音合成接口client.synthesis()。

lyx4949·2022-12-31 10:51

CookGAN Causality based Text-to-Image Synthesis

CookGAN:CausalitybasedText-to-ImageSynthesis作者：BinZhu、Chong-WahNgo会议：2020IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)为什么要提出CookGAN：这篇论文从一个新的角度，即图像生成中的因果链，来解决文本到图像的合成问题。因果关系是烹饪中常见的现象。菜

该学还得学·2022-12-31 10:29

【CVPR 2019】Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization（SPADE）

文章目录Introduction3.SemanticImageSynthesisSpatially-adaptivedenormalization.conclusion#空间自适应正则化Weproposespatially-adaptivenormalization,asimplebuteffectivelayerforsynthesizingphotorealisticimagesgivenan

_Summer tree·2022-12-31 10:59

Mol2Image: Improved Conditional Flow Models for Molecule to Image Synthesis

Mol2Image:连接药物分子与细胞显微图像的条件流模型【2021CVPR】Mol2Image:ImprovedConditionalFlowModelsforMoleculetoImageSynthesispaper：ImprovedConditionalFlowModelsforMoleculetoImageSynthesis|PapersWithCodecode：GitHub-uhlerl

Pengsen Ma·2022-12-31 10:28

[ECCV2020]NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

标题：NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis链接：https://arxiv.org/pdf/2003.08934v2.pdf目的是从多张2D图中恢复出3D场景。区别于别的直接通过图片生成对应3D结果的模型，nerf的模型都是针对单场景优化的，输入是相机位置和观看方向，输出就是对应的密度图和深度信息。具体步骤：1.

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-28 07:50

NeRF拜读：Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

神经辐射场非显式地将一个复杂的静态场景用神经网络来建模。训练完成后，可以从任意视角渲染出清晰的场景图片。过程大量已知相机参数的图片作为输入通过输入训练MLP神经网络，隐式地学习静态3D场景利用模型输出任意角度的渲染图像由上述过程可知，NeRF由一系列2D输入学习3D场景，最后又通过3D模型输出2D图像。那么就有3个核心技术点：a.怎么用神经网络表示3D的？b.怎么再基于３D渲染出２D的？c.这个神

人工智睿·2022-12-28 07:45

【ECCV 2020】NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis论文简介：论文介绍：NeuralRadianceFieldSceneRepresentation：VolumeRenderingwithRadianceFields：OptimizingaNeuralRadianceField：PositionalencodingHierarchical

BIT可达鸭·2022-12-28 07:45

【论文解析】RegNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields for View Synthesis from Sparse Inputs

文章目录内容速览具体方法1背景2.Patch-basedRegularization3.SampleSpaceAnnealing结果内容速览问题：当可用视角图像数量减少的时候，NeRF效果不好。发现：在稀疏输入场景中，大多数artifats是由估计场景几何形状中的错误和训练开始时的发散行为造成的。RegNeRF一种正则化稀疏输入场景的NeRF模型的新方法。正则化从未观察到的视点渲染的patches

_Summer tree·2022-12-28 07:31

读论文12——NeRF：Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

目录AbstractIntroductionRelatedWorkNeuralRadianceFieldSceneRepresentationVolumeRenderingwithRadianceFieldsOptimizingaNeuralRadianceFieldPositionalencodingHierachicalvolumesamplingImplementationdetailsRe

廿载风光同笑泪·2022-12-28 07:01

high-resolution image synthesis with latent diffusion models

如何通俗理解扩散模型？-知乎泻药。实验室最近人人都在做扩散，从连续到离散，从CV到NLP，基本上都被diffusion洗了一遍。但是观察发现，里面的数学基础并不是模型应用的必须。其实大部分的研究者都不需要理解扩散模型的数学本质，更需要的是对…https://zhuanlan.zhihu.com/p/563543020StableDiffusion原理解读-知乎引言最近大火的AI作画吸引了很多人的目

Kun Li·2022-12-27 06:48

[6DoF Pose] Category Level Object Pose Estimation via Neural Analysis-by-Synthesis

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/john_bh/Arxiv地址：CategoryLevelObjectPoseEstimationviaNeuralAnalysis-by-Synthesis

john_bh·2022-12-25 01:00

【扩散模型-＞人物合成】PIDM : Person Image Synthesis via Denoising Diffusion Model

论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.12500项目地址：https://github.com/ankanbhunia/PIDM（截至22-12-23，未公布代码）本文利用扩散生成模型和OpenPose、人物图像作为条件，进行姿态迁移训练，同时可以用于服装迁移、风格混合、行人重识别等人物合成任务上。主要创新点如下：为了有效地建模外观和姿态信息之间的复杂相互作用，提出了纹理

橙子的科研日记·2022-12-24 13:26

论文翻译——Skin Lesion Synthesis with Generative Adversarial Networks

Abstract皮肤癌是目前最常见的癌症类型。早期发现是显著增加成功治疗机会的关键。目前，深度神经网络是皮肤癌自动分类的最新成果。为了进一步推动结果，我们需要解决缺乏注释数据的问题，这是昂贵的，需要专家付出很多努力。为了绕过这个问题，我们提出使用生成对抗网络生成真实的合成皮肤损伤图像。据我们所知，我们的结果是第一个展示了视觉上吸引人的合成图像，其中包含有临床意义的信息。1Introduction黑

Momoko_W·2022-12-23 11:08

ASIC设计学习笔记——使用Design Compiler进行综合

文章目录前言1.基本概念1.1综合(Synthesis)1.2使用DesignCompiler进行综合2.使用DC进行编译2.1进入DC环境2.2编译过程2.2.1设置搜索路径2.2.2库环境设置2.2.3

m0_71775106·2022-12-22 12:03

论文阅读之 Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis

扩散首次打败gan来源OpenAI无条件图像合成条件图像合成背景目标函数和参数化方式的来源AlexNicholandPrafullaDhariwal.Improveddenoisingdiffusionprobabilisticmodels.arXiv:2102.09672,2021.采样过程来源JiamingSong,ChenlinMeng,andStefanoErmon.Denoisingdi

天天都在摸鱼的乐乐·2022-12-21 16:22

论文笔记：CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis

摘要（1）对于单图像降噪问题，捕获真实数据集是不可接受的昂贵且麻烦的过程。因此，图像去噪算法大部分是根据合成数据开发和评估的，而合成数据通常是在广泛假定加性高斯白噪声（AWGN）的前提下生成的。（2）尽管CNN在这些合成数据集上取得了令人印象深刻的结果，但如在最近的基准数据集中所报道的那样，当将它们应用于真实的相机图像时，它们的表现并不理想。这主要是因为AWGN不足以对真实的相机噪声进行建模，而实

起风了丿·2022-12-21 14:46

Real Image Restoration via Improved Data Synthesis阅读笔记

图片的两种格式的区别RGBRAW概述通常的图像去噪算法都是基于添加AWGN合成的数据集进行研究和评估；CNN网路通常在这些合成的数据集上取得了较好的效果，而在实际场景却表现一般，主要由于AWGN不足以对真正的相机噪声进行建模，真正的相机噪声是依赖于信号，并经过相机成像通道进行严格的转换（因此，图像噪声跟相机的参数十分相关）；论文提出了一个网络可以对相机成像通道进行前向和反向建模简介高级视觉任务（图

来路与归途·2022-12-21 14:15

【CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis】ISP论文--1(个人笔记，勿喷)

摘要大规模数据集的可用性有助于释放深度卷积神经网络(CNN)的真正潜力。然而，对于单图像去噪问题，捕获真实数据集是一个无法接受的昂贵和繁琐的过程。因此，图像去噪算法主要是在合成数据上开发和评估的，这些合成数据通常是在广泛假设加性高斯白噪声(AWGN)的情况下生成的。尽管CNN在这些合成数据集上取得了令人印象深刻的结果，但正如最近的基准数据集所报告的那样，它们在应用于真实相机图像时表现不佳。这主要是

learning112358·2022-12-21 14:13

【论文阅读笔记】CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis

论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.07761代码地址：https://github.com/swz30/CycleISP论文小结总的来说，就是现实世界中无法获取有效的图像对。且之前合成噪声的方式是在sRGB上添加高斯白噪声，但对于相机传感器成像管道来说，经过一系列的处理，噪声早已不是高斯白噪声了，所以之前的论文方法在相机图像中效果不好。所以作者设计了一种模式，

时光机ﾟ·2022-12-21 14:39

论文阅读视频生成|| Video-to-Video Synthesis

T.-C.Wangetal.,“Video-to-VideoSynthesis,”arXiv:1808.06601[cs],Dec.2018,Accessed:Nov.03,2020.[Online].Available:http://arxiv.org/abs/1808.06601.论文项目地址:https://tcwang0509.github.io/vid2vid/目录AbstractInt

R.X. NLOS·2022-12-21 14:36

2021-01-26Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis(arXiv2020)(有代码)

转自https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/112301258---代码链接https://github.com/CompVis/taming-transformers项目主页：https://compvis.github.io/taming-transformers/VQGAN——利用基于CNN的有效归纳偏置，并结合Transformer结

NANCYGOODENOUGH·2022-12-21 14:06

论文笔记High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

论文提出了latentdiffusionmodels(LDMs)。基于该模型最著名的工作是文本生成图像模型stable-diffusion。普通的扩散模型在像素空间操作，运算复杂度较高。为了保证在低资源下训练扩散模型，并保留扩散模型的质量和灵活性，该论文使用预训练的自编码器得到隐含空间，并在隐含空间中训练扩散模型。另一方面，该论文使用cross-attention机制为扩散模型引入条件，条件可以文

冰冰冰泠泠泠·2022-12-20 17:31

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