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Stefan Andreas Baumann
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RayDer transformer 扩展了真实世界视频的新视角合成能力
研究人员开发了 RayDer，这是一种新颖的 transformer 模型，旨在改进来自真实世界视频的自监督新视角合成。该统一模型将相机估计、场景重建和渲染整合到一个单一骨干网络中，从而能够对动态视频内容进行稳定训练。RayDer 在数据和计算方面表现出可预测的幂律缩放，在各种基准测试中取得了具有竞争力的零样本性能。
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Learning Long-Term Motion Embeddings for Efficient Kinematics Generation
Apple的研究人员开发了一种生成逼真人体运动的新颖方法，显著提高了运动学生成的效率。他们的方法包括从大量的轨迹数据中学习压缩的运动嵌入，从而使条件流匹配模型能够根据文本提示或空间线索生成运动序列。该技术实现了64倍的时间压缩因子，在生成逼真且有目标导向的运动方面优于现有的视频模型和专用方法。