零样学习的基于文本驱动运动转换的时空扩散特征

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们提出了一种新的文本驱动运动转换方法，通过合成一个符合目标对象和场景描述的输入文本的视频，同时保持输入视频的运动和场景布局。

本文介绍了一种优先级中心的M2DM模型，利用基于Transformer的VQ-VAE得出离散的动作表示。该模型通过自注意机制和正则化项抵消代码坍塌，并采用噪声调度方式确定动作标记的重要性。实验证实该模型在保真度和多样性方面超过现有技术，尤其对于复杂的文本描述。

M2DM模型 Transformer VQ-VAE 优先级中心 动作表示
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