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v-express：有条件的辍学，用于渐进的肖像视频生成
在肖像视频生成领域中，使用单个图像来生成肖像视频已经变得越来越普遍。一种常见的方法涉及利用生成模型来增强适配器的控制生成。但是，控制信号（例如，文本，音频，参考图像，姿势，深度图等）的力量可能会有所不同。在这些情况下，由于对较强的条件的干扰，较弱的条件通常难以有效，这在平衡这些条件方面构成了挑战。在我们在肖像视频生成方面的工作中，我们确定音频信号特别弱，通常被诸如面部姿势和参考图像之类的强信号所掩盖。但是，信号较弱的直接训练通常会导致收敛困难。为了解决这个问题，我们提出了V-Express，这是一种简单的方法，可以通过渐进式训练和条件辍学操作来平衡不同的控制信号。我们的方法逐渐通过弱条件实现有效的控制，从而获得了同时考虑面部姿势，参考图像和音频的发电能力。实验结果表明，我们的方法可以有效地生成由音频控制的肖像视频。此外，还提供了一种潜在的解决方案，以同时有效地利用各种强度的条件。
采用动物生物技术的农业应用进行渐进的监管方法 div>
许多全球趋势有助于增加对遗传改善的农业动物的发展和分散投资的需求。由于繁荣不断增长并减少农业土地，对基于动物的蛋白质的需求增加了这种需求。此外，气候变化正在增加生产动物的生理压力，导致新疾病的爆发以及害虫和疾病媒介的扩大范围。农民和消费者对动物福利的兴趣越来越大。在这种背景下，动物生产部门需要从基因上改善繁殖和生产库存，以提高效率并降低损失，目的是生产更多资源的食物。虽然更广泛的经典选择性繁殖可以为遗传改善做出宝贵的贡献，但研究人员和开发人员正在应用RDNA技术和基因组编辑（GNED；参见；参见术语词汇表）来实现否则不可能实现的结果，并且通过基因范围的方法将GNED Techniques与Genomic Sepandition相结合而不是基因的繁殖效果，而不是很快就可以得出的。