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svg：3D立体视频生成...
视频生成模型已经证明了产生令人难以置信的单眼视频的功能，但是，3D立体视频的产生仍然不足。我们提出了一种使用现成的单眼视频生成模型的无姿势和无训练方法，用于发电3D立体视频。我们的方法使用估计的视频深度将生成的单眼视频扭曲到立体基线的相机视图中，并采用了一种新型的框架矩阵视频介绍框架。该框架利用视频代理模型来从不同的时间戳和视图中观察到的框架。这种有效的方法会产生一致且具有语义相干的立体视频，而无需场景优化或模型调整。此外，我们开发了一个不合格的边界重新注射方案，该方案通过减轻潜在空间中分离的区域传播的负面影响进一步提高视频介绍的质量。我们通过对包括Sora（Brooks等，2024），Lumiere（Bar-Tal等，2024），Walt（Gupta等，2023）和Zeroscope（Wang等人（Wang et al。，2023A）的视频进行实验来验证我们提出的方法的效率。实验表明我们的方法比以前的方法具有显着改善。项目页面https://daipengwa.github.io/svg_projectpage/
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在那一刻分享的时间也不那么多，今天分享很多，这很棒。显然昨天只是在克利夫兰诊所等公告。如此令人兴奋。，我们全都在欧洲的健康中讲话，并且对AWS和您在医疗保健中的影响非常深入。所以，我希望今天是基础的。，我希望，您知道，您能够填补的观众，您知道，并在我们进行聊天时将这些观众提出来。所以，我们将潜入。，医疗保健行业。 我们已经花了三天的时间在这个领域，我们花了很多时间，我们知道所有统计数据，对吗？ 我们知道我们的支出很高，结果不是很好，而且医疗错误仍然是一个挑战。 我们的才能挑战是重大的。 这些不是我们可以人员训练并训练我们解决这个问题的时刻。 我想，您知道，作为一家技术公司，技术虽然已经开发出了，但它并不总是能帮助我们的临床医生。，医疗保健行业。我们已经花了三天的时间在这个领域，我们花了很多时间，我们知道所有统计数据，对吗？我们知道我们的支出很高，结果不是很好，而且医疗错误仍然是一个挑战。我们的才能挑战是重大的。这些不是我们可以人员训练并训练我们解决这个问题的时刻。我想，您知道，作为一家技术公司，技术虽然已经开发出了，但它并不总是能帮助我们的临床医生。
视频记录的书面摘要
夏威夷檀香山 96813 注：如需获取本次会议完整议程的 DVD 副本，请致电市书记官办公室 (808)768-5822，或访问 https://www.youtube.com/watch?v=txqxbz8qvr8 观看视频。以下时间参考表示视频录像中所述操作开始的时间点。 召集会议 规划和经济委员会例会于上午 9:12 由委员会主席 Esther Kia'āina 召集，委员会成员 Okimoto（有表决权的成员）、Say（有表决权的成员）、Tupola（无表决权的成员）和 Weyer（有表决权的成员）出席了会议。行动议程 [上午 9:13] 1. 决议 24-243 – 委员会报告 353 重新召集理事会农业发展工作组。重新召集檀香山市议会农业发展工作组，其成员不超过 9 名且不少于 5 名，无任期限制，以促进瓦胡岛农业活动的增长和加强。
公开听证会变焦视频 /音频会议... < /div>
9:15 am Historic Area Revitalization Project (“HARP”) …………………………….New Application 10:30 am KCV Associates, Inc. d/b/a St. John Brewers………… New Small Business Application 11:15 am LV USVI Investment & Management, LLLP……………………….………….. New Application 12:00 am TrillaMed Global, LLC…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………休会
exvideo：扩展视频扩散模型
最近，视频合成的进步引起了极大的关注。视频综合模型（例如AnimateIff和稳定的视频扩散）已经证明了扩散模型在创建动态视觉内容时的实际适用性。Sora的出现进一步介绍了视频生成技术的潜力。尽管有进步，但视频长度的扩展仍受到计算资源的限制。大多数现有的视频综合模型仅限于生成简短的视频剪辑。在本文中，我们提出了一种新型的视频合成模型的调节后方法，称为exvideo。这种方法旨在增强当前视频合成模型的能力，使它们能够在延长的时间持续时间内生成内容，同时产生较低的培训支出。尤其是我们分别设计了跨常见的时间模型体系结构的扩展策略，包括3D综合，时间关注和位置嵌入。为了评估我们提出的调整后方法的功效，我们训练了EXSVD，这是一种基于稳定的视频扩散模型的扩展模型。我们的方法增强了该模型最多生成5倍帧数的能力，仅需在包含40k视频的数据集上进行1.5k GPU小时的培训。重要的是，视频长度的实质性增加不会损害模型的先天概括功能，并且该模型在生成各种样式和决议的视频方面具有优势。我们将公开发布源代码和增强模型1。
使用YOLO V5与
摘要这项研究提出了一种创新的视频监视中人行人检测方法，利用Yolov5的功率（您只看一次版本5）与基于光感知融合的功能提取相结合。所提出的方法旨在在不同的照明条件下提高行人检测系统的准确性和效率。yolov5以其实时对象检测功能而闻名，与一种新型的特征提取技术集成，该技术融合了来自多个光感知传感器的信息。这种融合策略允许模型在不同的照明方案中适应和稳健。实验结果证明了所提出的方法的优越性，实现了出色的性能。Yolov5与基于光感知的特征提取的融合，展示了行人检测中有希望的进步，以解决现实监视环境中动态照明条件带来的挑战。关键字：行人检测，视频监视，Yolov5，光感知融合，特征提取
