- Google araştırmacılarının geliştirdiği, sahne dinamizmi için görüntü uzayı öncelikli modellemeye yönelik yeni bir yaklaşıma dair makale
- Model, doğal salınım hareketleri içeren gerçek video dizilerinden çıkarılan hareket yörüngeleri kullanılarak eğitildi
- Model, frekans ayarlı bir difüzyon örnekleme süreci kullanarak Fourier alanında piksel başına uzun vadeli hareket temsillerini tahmin ediyor; buna sinirsel stokastik hareket dokuları deniyor
- Bu temsil, tüm videoyu kapsayan yoğun hareket yörüngelerine dönüştürülebiliyor
- Model, statik görüntüleri sorunsuz biçimde tekrar eden dinamik videolara dönüştürmek veya kullanıcıların gerçek fotoğraflardaki nesnelerle gerçekçi biçimde etkileşime girmesini sağlamak gibi çeşitli uygulamalarda kullanılabiliyor
- Model, etkileşime giren kullanıcının uyarımına karşı nesne dinamiklerinin tepkisini simüle edebiliyor
- Hareket dokularının genliği ayarlanarak hareket azaltılabiliyor veya büyütülebiliyor
- Tahmin edilen hareket dokuları enterpole edilerek ağır çekim videolar üretilebiliyor
- Araştırmacılar, Rick Szeliski, Andrew Liu, Qianqian Wang, Boyang Deng, Xuan Luo ve Lucy Chai'ye düzeltme, yorum ve tartışmalara katkılarından dolayı teşekkür ediyor
- Demoda kullanılan web sitesi nerfies'ten ödünç alınmış; Keunhong'a teşekkür ediliyor
Henüz yorum yok.