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Few-Shot Learning Video-to-Video Generative Adversarial Network Based on Policy Gradient

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内容提要

本研究提出了一种新方法RL-V2V-GAN，旨在解决视频到视频合成中的有限标记数据问题。该方法通过增强学习实现源视频到目标视频的映射，同时保持源视频的风格。实验结果表明，在少样本学习条件下，该方法能够生成时序一致的视频。

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标签

RL-V2V-GAN network 增强学习 少样本学习 时序一致性 视频合成
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