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一致的新型视图综合来自单个图像
我们介绍了Multidiff，这是一种新颖的方法，用于从单个RGB图像中始终如一地进行新颖的视图综合。从单个参考图像中综合新观点的任务是大自然的高度不足，因为存在多种对未观察到的区域的合理解释。为了解决这个问题，我们以单核深度预测变量和视频扩散模型的形式结合了强大的先验。单核深度使我们能够在目标视图的扭曲参考图像上调节模型，从而提高了几何稳定性。视频扩散先验为3D场景提供了强大的代理，从而使模型可以在生成的图像上学习连续和像素精度的对应关系。与依靠容易出现漂移和误差累积的自动格言形象生成的方法相反，Multidiff共同综合了一系列帧，产生了高质量和多视图一致的RE-
架构蓝图——软件架构的“4+1”视图模型
简介 我们都见过许多书籍和文章，其中的一张图试图捕捉系统架构的要点。但仔细查看这些图上显示的一组框和箭头，就会发现它们的作者已经努力在一个蓝图上表示比它实际能够表达的更多内容。这些框代表正在运行的程序吗？还是源代码块？还是物理计算机？还是仅仅是功能的逻辑分组？这些箭头代表编译依赖关系吗？还是控制流？还是数据流？通常它包含所有内容。架构是否需要单一的架构风格？有时，软件架构会因为系统设计过早地对软件进行分区，或者过分强调软件开发的某个方面而受到损害：数据工程、运行时效率、开发策略和团队组织。通常，架构也无法解决所有“客户”（或南加州大学称之为“利益相关者”）的顾虑。这个问题已被多位作者指出：Garlan & Shaw 1 、CMU 的 Abowd & Allen、SEI 的 Clements。作为一种补救措施，我们建议使用多个并发视图来组织软件架构的描述，每个视图解决一组特定的顾虑。
播放计划：眼睛视图系列报告
播放计划：眼睛视图系列报告贡献者的清单：海伦·克拉克（Helen Clark）的首席作者菲尔·皇家RPA负责人丽莎·罗伯拉德·韦伯（Lisa Robillard Webb商业（UCFB）Karen Cooke UCEN曼彻斯特教授Fraser Brown Leeds贝克特贝克特教授Helen Woolley大学Sheffield Neil Coleman Opal（户外比赛和学习）Michael Follett Opal（户外比赛和学习） WRAGG Leeds Beckett University SOPHIA O'NEILL Play Therapy UK JANINE COATES Loughborough University DR ALEXANDRA LONG Leeds Beckett University NICKY EVERETT Leeds Beckett University EMMA BOOTH Leeds Beckett University PROF LAUREN ANDRES University College London TAMSIN BREWIS Children's Alliance CATHY BAKER PTUK (Play Therapy UK) LOIS BUNN PTUK (Play Therapy UK) DR KRISTY HOWELLS坎特伯雷基督城大学Emma Bayou Minindfulness
gan和可视化的几何视图-Zhizhong li
在多种学习的背景下解释甘也很自然。在实际应用中，我们正在处理结构化数据，例如自然图像。此类数据的分布通常集中在低维歧管上。因此，我们可以查看GAN的目标是学习通过潜在空间参数化的数据歧管。Wasserstein Gan [1，2]的作者采用这种解释来解释为什么甘斯很难训练。直观地说，数据歧管和生成的歧管都是在高维环境空间中的低维歧管，这意味着它们几乎永远不会具有足够的重叠。在这种情况下，詹森·香农（Jensen Shannon）的差异将根据定义遇到麻烦，这说明了培训中的困难。这证明了几何观点有助于理解甘恩。
使用概要视图：来自地球和其他行星的示例
太空技术已将概要视图添加到地貌学中使用的其他技术中。天气视图由航天器图像或将太空技术应用于久久的信息系统提供。地球航天器图像的示例是Landsat，Seasat和Sir（Shuttle Imaging Radar）系列。应用太空技术的示例包括将地形图转换为阴影浮雕图和数字相关方法的数字转换。从对其他行星的研究中，我们了解到，概要视图可以使行星的历史解密：大型特征是在小型的小型上识别和映射的；研究从一般到特定进行。在地球上，我们通常首先认识到较小的特征并研究特定过程，然后推断出朝着较大的特征和一般合成。随着地球太空图像的出现，也许是时候采用其他行星的方法来研究地质地质和地貌。以下示例说明了地球上的区域尺度研究的使用：在南极中的概要视图图像的应用，数字方法的使用以及多个数据集中的多个数据集的相关性，以及我们对陆地地质学的理解，这些益处是从其他行星分析中获得的。
更新公告直升机补充视图法国
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Eschernet：可扩展视图合成的生成模型
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要，而且在培养人类创造力方面起着关键作用，使我们能够以深度，幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中，我们重新审视了视图综合问题并提出：我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合？我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题：i）到目前为止，目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12，18，18，31，48]。值得注意的是，这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此，所有这些视图合成方法固有地是场景特定的，再加上全局3D空间坐标。相比之下，我们主张一个范式移动，其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状，学习隐式表示无需地面真相3D几何形状，同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要，以超越场景指编码所施加的约束。ii）本质上，视图合成更适合作为有条件的生成建模问题，类似于生成图像中的图像[25，60]。随着可用信息的增加，生成的场景变得更加限制，逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时，所需的模型应提供多个合理的预测，并利用生成表述中的固有随机性，并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是，现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23，44]。我们认为，更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上，我们引入了Eschernet，这是一种图像到图像的条件扩散模型，用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51]，以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码（CAPE）的设计，专门代表4个DOF（以对象）和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌，使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之，Eschernet表现出以下非凡的特征：•一致性：埃舍内特固有地整合了视图的固定性，这要归功于相机位置编码的设计，从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
无监督的1-2视图适应凝视估计
目光的估计已成为最近研究日益兴趣的主题。大多数当前方法都依赖于单视面图像作为输入。然而，这些副本很难处理较大的头部角度，从而导致估计的准确性。要解决此问题，添加二视摄像头可以帮助更好地捕获眼睛的外观。但是，现有的多视图方法具有两个限制。1）他们需要培训的多视图注释，这很昂贵。2）更重要的是，在测试过程中，必须知道多个相机的确切位置并与训练中使用的相匹配，这限制了应用程序场景。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的1视图 - 2视图（1-2视图）适应解决方案，在本文中，无监督的1-2视图适应框架 - 用于注视估计的工作（UVagaze）。我们的方法适应了一个传统的单视凝视估计器，以灵活地放置了双摄像头。在这里，“灵活”意味着我们将双摄像头放在任意位置，而不论训练数据如何，而不知道它们的外部参数。具体来说，乌瓦加兹（Uvagaze）建立了双视图相互监督适应策略，它利用了两种观点之间的凝视方向的内在一致性。以这种方式，我们的方法不仅可以从常见的单视图预训练中受益，而且还可以实现更高级的双视凝视估计。实验结果表明，单视图估计量适用于双重视图，可以获得更高的效果，尤其是在跨数据集设置中，取代率提高了47.0％。项目页面：https：//github.com/ mickeyllg/uvagaze。