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GRIP: 利用潜在一致性和空间线索生成交互姿势
2023-08-24 00:06:12
StoryBench: 一个多方面的连续故事可视化基准测试。
2023-08-24 00:25:22
深入探究单目三维物体跟踪的运动感知匹配技术
2023-08-24 00:16:12
基于分层变形的少样本物理感知关节网格生成
2023-08-23 09:31:08
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2023-08-18 01:19:04
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2023-08-18 01:17:02
魔鬼在于错误:利用大型语言模型进行细粒度机器翻译评估
2023-08-18 01:15:37
DiffSED:使用去噪扩散的声音事件检测
2023-08-18 01:13:58
Messages
Henry G.
3 minutes ago
StoryBench: 一个多方面的连续故事可视化基准测试。
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GRIP: 利用潜在一致性和空间线索生成交互姿势
Hasson, Lepetit, and Wolf
本文介绍了一种名为GRIP的基于学习的方法,用于捕捉和建模人体与物体的真实互动,包括手指的微小运动,对于计算机图形学、计算机视觉和混合现实应用非常重要。与以往注重捕捉和建模人体和物体运动的工作不同,GRIP将人体和物体的三维运动作为输入,然后在物体互动之前、期间和之后...
论文地址:
https://arxiv.org/pdf/2308.11617.pdf
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