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H-Flow
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h-Flow 框架利用 Doob 的 h-Transform 实现灵活的图像编辑
研究人员推出了一种新颖的图像编辑框架 h-Flow，该框架利用 Doob 的 h-Transform 提供了一个理论基础。该方法将编辑重新表述为条件生成，平衡了源图像的一致性与目标提示的对齐。通过将 h-Transform 扩展到确定性反向扩散模型并采用速度正交分解，h-Flow 允许在重建和语义编辑之间进行可控的权衡，并在各种场景中证明了其有效性。
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H-Flow 模型利用物理先验从视频中估计人体运动
研究人员开发了 H-Flow，一种用于从单目视频估计人体场景流的新型自监督方法。该方法整合了骨骼运动学和表面变形，克服了现有模型的局限性。H-Flow 利用受物理启发的先验和一个新的合成基准 DynAct4D，实现了最先进的性能，并能泛化到真实世界的视频。