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Mead
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新框架为视频分类器生成反事实解释
研究人员开发了一个名为 Back To The Feature (BTTF) 的新框架，用于为视频分类器生成反事实解释。与之前专注于图像的方法不同，BTTF 解决了视频解释的独特挑战，确保其合理性、时间连贯性和运动平滑性。该框架使用一种新颖的优化方案和两阶段策略，在仅由目标分类器指导以确保忠实性的情况下，找到接近原始输入的反事实视频。在运动、情感和动作分类数据集上的实验表明，BTTF 能够生成逼真的反事实视频，从而深入了解分类器的决策过程。
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EAD-Net 使用 LLM 和扩散模型进行情感感知说话人头像生成
研究人员开发了 EAD-Net，这是一种新颖的扩散模型，用于生成具有精确唇部同步和情感面部表情的富有表现力的说话人头像视频。该模型结合了 SyncNet 监督和时间表示对齐，以防止在集成语义信息时出现唇部同步退化。EAD-Net 还采用了一种时空定向注意力机制来捕捉长视频中的全局运动，以及一个时间帧图推理模块来确保帧到帧的连贯性。