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【百度飞桨PaddlePaddle论文复现】《FewshotVideotoVideoSynthesis》论文笔记

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2023-07-02
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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》论文笔记图1 vid2vid(左) 和 few-shot vid2vid(右) 比较效果

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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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