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男女刺激大片免费观看朱昊同学的论文被国际顶级会议IJCAI-2020接收


发表日期:2020-05-20 供稿:郑爱华

IJCAI: International Joint Conference on Artificial Intelligence,是人工智能领域国际顶级学术会议之一,是中国计算机学会(CCF)推荐的人工智能领域A类会议。今年共收到4717篇投稿,最终收录592篇论文,接受率仅为12.6%。 男女刺激大片免费观看认知计算研究中心赫然研究员与郑爱华副教授联合指导的硕士研究生朱昊同学的论文被IJCAI-2020录用。 

 

朱昊同学为成年爽片在线免费观看认知计算研究中心2018级联合培养研究生,也是该中心首届研究生。成年爽片在线免费观看认知计算研究中心中国科学院自动化研究所和成年爽片在线免费观看联合建立和运作,研究内容涵盖计算机视觉、机器学习、模式识别、数据挖掘、智能计算等多个领域。朱昊同学论文的录用充分反映了该中心研究生的培养质量。

 

附:论文题目及内容概要:

Arbitrary Talking Face Generation via Attentional Audio-Visual Coherence Learning

朱昊, 黄怀波, 李祎, 郑爱华, 赫然.

 

说话人脸生成的目标是通过一张目标人脸图片和一段音频驱动生成该目标的说话视频,同时希望视频中能保持唇部运动与音频准确同步,并且面部状态过渡自然。目前的大多数方法主要考虑到解耦图片信息或者学习帧与帧之间的时间信息,然而音视频之间的跨模态一致性却没有被过多考虑。因此这篇论文通过提出AMIE (Asymmetric Mutual Information Estimator)来挖掘音视频跨模态一致性。此外,作者还提出了一个动态注意模块(DA),通过在训练阶段选择性地聚焦输入图像的唇部区域,以进一步增强唇部同步。具体的实现流程如图1所示。该方法在LRW数据集和GRID数据集上流行的评测标的实验结果,超越了最优秀在性别和姿势变化方面具有强大的高分辨率合成能力。

 

1 模型基本流程与结构

该方法在LRW和GRID基础数据集上进行了实验验证。图2中的结果表明该方法生成的口型准确度高,且能够有效适应不同肤色与嘴唇形状差异。

 

2 LRW测试结果

图3显示出该方法有能力对不存在于数据集中的任意人物进行视频合成,并能够有效处理如姿态表情、性别差异等变化因素。例如,输入一段女性语音(图中第二行),该方法分别生成了现实场景的同性别人脸视频(图中第一行),和跨性别人脸视频(图中第三行。

 

3 现实场景测试结果


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