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MOTIA是一个基于测试时适应的扩散方法,利用源视频内的内在内容和运动模式来有效进行视频外延画。该方法包括内在适应和外在渲染两个主要阶段,旨在提升视频外延画的质量和灵活性。
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SpatialTracker 是 CVPR 2024 年亮点之一的一项研究成果,致力于在 3D 空间中恢复视频中密集的像素运动。该方法通过将 2D 像素提升到 3D 空间,使用三平面表示表示每一帧的 3D 内容,并迭代更新转换器来估计 3D 轨迹。在 3D 中跟踪允许我们利用刚性约束,同时学习一个刚性嵌入,将像素聚集到不同的刚性部分中。与其他追踪方法相比,SpatialTracker 在质量和量度方面都取得了优异的成绩,尤其是在具有出平面旋转的具有挑战性的情况下。