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基于自监督学习和无关条件的事件与框架关联性研究，实现无监督领域适应
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个自我监督方法，用于自然环境下高保真面部模型。通过训练神经网络，从单个2D图像驱动面部模型，并通过连续帧纹理的一致性进行自适应，克服了实验室和无控制环境之间的域不匹配问题。实验结果表明，手机相机下能够驱动高保真面部模型，无需新领域标记数据。
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关键要点
- 提出了一种自我监督方法，用于自然环境下的高保真面部模型。
- 该方法通过训练神经网络，从单个2D图像驱动面部模型。
- 利用连续帧纹理的一致性进行自监督领域自适应。
- 克服了实验室和无控制环境之间的域不匹配问题。
- 实验结果表明，手机相机下能够驱动高保真面部模型，无需新领域标记数据。
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