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用扩散生成的汤普森采样
在这项工作中，我们启动了使用Denois扩散模型来学习在线决策问题的先验的想法。我们专门针对强盗元学习，旨在学习一项跨同一班级的强盗任务的策略。为此，我们训练一个扩散模型，该模型在测试时处理了基本的任务分布，并在处理新任务之前与学习的汤普森采样。我们的后抽样算法仔细平衡了学识渊博的先验和嘈杂的观察结果，这些观察结果来自学习者与环境的相互作用。为了捕获现实的强盗情景，我们提出了一种新型的扩散模型训练程序，该过程从不完整和嘈杂的数据中训练，这可能具有独立的兴趣。最后，我们的广泛实验清楚地证明了所提出的方法的潜力。
雷达相机3D对象检测的强大扩散建模框架
雷达相机3D对象检测旨在与雷达信号与摄像机图像进行交互，以识别感兴趣的对象并定位其相应的3D绑定框。为了克服雷达信号的严重稀疏性和歧义性，我们提出了一个基于概率deno的扩散建模的稳健框架。我们设计了框架，可以在不同的多视图3D检测器上易于实现，而无需在训练或推理过程中使用LiDar Point Clouds。在特定的情况下，我们首先通过开发带有语义嵌入的轻质DENOIS扩散模型来设计框架编码器。其次，我们通过在变压器检测解码器的深度测量处引入重建训练，将查询降解训练开发为3D空间。我们的框架在Nuscenes 3D检测基准上实现了新的最新性能，但与基线检测器相比，计算成本的增加很少。
vipdiff：通过无训练的denoising扩散模型迈向连贯而多样的视频介绍
最近的视频介绍方法通过利用光学流以引导像素传播的参考帧或特征空间中的像素传播，从而实现了令人鼓舞的改进。但是，当蒙版面积太大并且找不到像素对应关系时，它们会产生严重的伪影。最近，Denois的扩散模型在产生多样化和高质量的图像时表现出了令人印象深刻的表现，并且已在许多作品中被用于图像插图。但是，这些方法不能直接应用于视频以产生时间连接的覆盖结果。在本文中，我们提出了一个名为Vipdiff的无训练框架，该框架在反向扩散过程中调节扩散模型，以产生时间连接的涂漆结果，而无需任何培训数据或对预训练的模型进行微调。Vipdiff将光流作为指导，从参考帧中提取有效的像素，以作为优化随机采样的高斯噪声的约束，并使用生成的结果来进一步的像素传播和条件生成。Vipdiff还可以通过不同的采样噪声产生各种视频介绍结果。实验表明，我们的Vipdiff在时空连贯性和保真度方面都超过了最先进的方法。
来自恶化视频的非接触性心率测量
摘要 - 转机光绘画学（RPPG）提供了一种最先进的非接触式方法，用于通过分析面部视频来估算人类脉搏。尽管具有潜力，但RPPG方法仍可能会受到各种伪影的影响，例如噪声，倾斜度和其他由太阳镜，口罩甚至非自愿面部接触引起的障碍物，例如个人无意间接触脸。在这项研究中，我们将图像处理转换应用于有意降低视频质量，模仿这些具有挑战性的条件，并随后评估非学习和基于学习的RPPG方法在衰落的数据上的表现。我们的结果表明，在存在这些人工制品的情况下，准确性显着降低，促使我们提出了恢复技术的应用，例如denois和inpainting，以改善心率的估计结果。通过解决这些具有挑战性的条件和遮挡伪像，我们的方法旨在使RPPG方法更加健壮，适合现实情况。为了评估我们提出的方法的有效性，我们对三个公开可用的数据集进行了全面的实验，其中包括各种场景和人工制品类型。我们的发现强调了通过采用最佳恢复算法和RPPG技术的最佳组合来构建强大的RPPG系统的潜力。此外，我们的研究为注重隐私意识的RPPG方法的发展做出了贡献，从而在现实和多样化的条件下加强了这项创新技术在远程心率估计领域的总体实用性和影响。索引术语 - 记录光摄影学，图像变速器，插入，远程医疗