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Brian Nlong Zhao
Brian Nlong Zhao
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Kirin 框架从视频中重建 3D 动物运动，创建大型数据集
研究人员推出 Kirin，一个旨在从视频中重建 3D 动物运动、大规模学习运动先验并为动画 3D 网格生成逼真运动的框架。这项工作通过创建 AiM3D 来解决高质量动物运动数据稀缺的问题，AiM3D 是第一个使用野外视频为四足动物构建的、对齐的视频-文本-运动元组的大规模数据集。该框架能够跨不同物种进行文本和图像条件下的运动生成，并可以使用生成的运动自动绑定和动画化 3D 网格，为高级动物动画铺平了道路。
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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。