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利用深度学习设计和分析人工智能密码系统
[12] A. Siarohin、S. Lathuiliere、E. Sangineto 和 N. Sebe，“使用可变形 GAN 生成外观和姿势条件人体图像”，IEEE 模式分析机器智能汇刊，第 43 卷，第 4 期，第 1156-1171 页，2021 年 4 月。[13] L. Zhou、J. Chen、Y. Zhang、C. Su 和 MA James，“智能对称密钥加密的安全性分析和新模型”，计算机安全，第 80 卷，第 14-24 页，2019 年 1 月。[14] M. Coutinho、R. de Oliveira Albuquerque、F. Borges、LG Villalba 和 T.-H. Kim，“学习
![arxiv：2403.20193v2 [CS.CV] 2024年10月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\75ff8aa941e12ef3cc72b114ad4c93f4104618c1.webp)
arxiv：2403.20193v2 [CS.CV] 2024年10月16日
但是，将这些技术扩展到文本对视频（T2V）的一代引入了由于视频的时空性质而引起的新挑战。与图像不同，视频除了外观外，还包含运动，因此必须两者考虑两者。当前的自定义方法（Hu等，2021; Mou等，2023; Sohn等，2023; Ye等，2023; Zhang＆Agrawala，2023; Gal等，2022; Ruiz等，Ruiz等，2023）主要介绍出现在外观定制，忽略了视频中，这是至关重要的。运动自定义涉及将特定的运动或动画调整到不同对象或字符上，这一任务随着时间的流逝而复杂化和动态变化（Siarrohin等，2019a; b; yatim et al。，2023; Jeong等，2023）。但是，这些方法无法捕获运动的动力学。例如，文本反演（Gal等，2022）从图像中学习嵌入，但缺乏捕获时间相关性的能力，这对于视频动力学至关重要。同样，诸如Dreambooth（Ruiz等，2023）和Lora（Hu等，2021）之类的微调方法努力使运动与外观相关。
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Jordan Cosio 2023-（Inria Grenible）想象。 博士Pierre-Brice Witer Jean-Eudes Ayilo 2023-（中央汤）不在。Jordan Cosio 2023-（Inria Grenible）想象。博士Pierre-Brice Witer Jean-Eudes Ayilo 2023-（中央汤）不在。