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English(EN) ST-DiffEye: Diffusion-based Continuous Gaze Generation via Joint Scanpath-Trajectory Modeling

新的扩散模型通过整合轨迹和扫视路径生成人类注视模式

研究人员开发了ST-DiffEye,一个用于生成人类注视模式的新型扩散框架。该模型独特地整合了连续的眼动追踪轨迹和离散的扫视路径,将注视变异性视为核心特征而非噪声。该框架通过将这些模态连接作为输入通道,采用联合建模方法,只需进行最小的架构更改。还引入了一个基于连续排序概率得分(CRPS)的伴随评估框架,以评估生成注视的准确性和多样性。 AI

影响 这项研究推动了人类行为分析的生成模型,可能影响人机交互(HCI)和用户体验研究等领域。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新AI模型和评估框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Brian Nlong Zhao, Ozgur Kara, Junho Kim, James M. Rehg ·

    ST-DiffEye: Diffusion-based Continuous Gaze Generation via Joint Scanpath-Trajectory Modeling

    arXiv:2606.15486v1 Announce Type: new Abstract: We study the problem of human gaze modeling, which aims to generate the gaze patterns a viewer produces while observing a visual stimulus. Gaze is primarily captured through two modalities: continuous eye-tracking trajectories, whic…