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An Efficient Method for Real-Time Video Motion Transfer Based on Generative Time Series Modeling

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内容提要

本研究提出了一种深度学习框架，结合第一阶运动模型（FOMM）和变分递归神经网络（VRNN），以优化运动传输视频的带宽，生成关键点的时间序列，从而提升视频会议等应用中的预测和传输效率。

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标签

关键点 深度学习 视频传输 运动模型 预测效率
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