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{ "summary": "今年的 CVPR（计算机视觉与模式识别会议）上，图像和视频生成方面共有 329 篇论文发表，成为最热门的研究主题之一。这些论文涵盖了图像生成、视频生成、图像编辑和增强、视频编辑和增强等多个方面。", "full_content": "今年的 CVPR（计算机视觉与模式识别会议）上，图像和视频生成方面共有 329 篇论文发表，成为最热门的研究主题之一。这些论文涵盖了图像生成、视频生成、图像编辑和增强、视频编辑和增强等多个方面。\n\n图像生成方面，GAN（生成对抗网络）仍然是主流方法，但也有很多新的进展，比如基于注意力的 GAN、基于 Transformer 的 GAN 等。视频生成方面，也出现了很多新的方法，比如基于光流的视频生成、基于时序卷积的视频生成等。\n\n图像编辑和增强方面，也有很多新的进展，比如基于深度学习的图像超分辨率、基于深度学习的图像去噪等。视频编辑和增强方面，也出现了很多新的方法，比如基于深度学习的视频去噪、基于深度学习的视频稳定等。\n\n总体来说，图像和视频生成领域正在快速发展，出现了很多新的方法和进展。这些方法和进展将推动图像和视频生成技术的发展，并为我们带来更多新的应用。", "url": "https://t.co/xy4FH4QEoM", "tags": [ "计算机视觉", "模式识别", "图像生成", "视频生成", "图像编辑", "图像增强", "视频编辑", "视频增强", "GAN", "注意力机制", "Transformer", "光流", "时序卷积", "深度学习", "图像超分辨率", "图像去噪", "视频去噪", "视频稳定" ] }
{ "summary": "今年的 CVPR（计算机视觉与模式识别会议）上，图像和视频生成方面共有 329 篇论文发表，成为最热门的研究主题之一。这些论文涵盖了图像生成、视频生成、图像编辑和增强、视频编辑和增强等多个方面。", "full_content": "今年的 CVPR（计算机视觉与模式识别会议）上，图像和视频生成方面共有 329 篇论文发表，成为最热门的研究主题之一。这些论文涵盖了图像生成、视频生成、图像编辑和增强、视频编辑和增强等多个方面。\n\n图像生成方面，GAN（生成对抗网络）仍然是主流方法，但也有很多新的进展，比如基于注意力的 GAN、基于 Transformer 的 GAN 等。视频生成方面，也出现了很多新的方法，比如基于光流的视频生成、基于时序卷积的视频生成等。\n\n图像编辑和增强方面，也有很多新的进展，比如基于深度学习的图像超分辨率、基于深度学习的图像去噪等。视频编辑和增强方面，也出现了很多新的方法，比如基于深度学习的视频去噪、基于深度学习的视频稳定等。\n\n总体来说，图像和视频生成领域正在快速发展，出现了很多新的方法和进展。这些方法和进展将推动图像和视频生成技术的发展，并为我们带来更多新的应用。", "url": "https://t.co/xy4FH4QEoM", "tags": [ "计算机视觉", "模式识别", "图像生成", "视频生成", "图像编辑", "图像增强", "视频编辑", "视频增强", "GAN", "注意力机制", "Transformer", "光流", "时序卷积", "深度学习", "图像超分辨率", "图像去噪", "视频去噪", "视频稳定" ] }