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CVAE
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Ghost Attractor Networks 为高效顺序生成和稳定的潜在结构提供了可能
研究人员推出了一种新颖的动态解码器 Ghost Attractor Networks (GANs)，旨在提高大型模型中顺序生成的效率和控制能力。GANs 利用具有盆地吸引子结构的学习势能，实现闭环控制，例如相位条件动作生成和跨步潜在信息传递。经验表明，与 Diffusion Transformer 相比，GAN 模型在参数量和延迟方面显著减少，同时在机器人动作解码任务和闭环基准测试中实现了相当或更优的准确性。
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新的MMPM框架改进了视频中的行人轨迹预测
研究人员开发了一个名为MMPM的新框架，以改进从第一人称视角视频进行的行人轨迹预测。该模型通过单独模拟不同的模式（例如过马路或不过马路）来应对多模态行人行为的挑战。MMPM框架包括一个行为感知的行人交互模块（PIM）和一个基于CVAE的模式感知轨迹预测器（MTP），它们共同捕捉复杂的交互和意图。在PIE和JAAD数据集上的实验表明，MMPM的性能优于现有的最先进方法，并且可以与BiTrap-NP和SGNet-ED等其他框架集成。