StableDrag是一种基于点的图像编辑框架,旨在解决现有拖拽方法存在的不准确点跟踪和运动监督不完整的问题。它设计了一种判别式点跟踪方法和基于置信度的潜在增强策略,前者可精确定位更新的手柄点,从而提高长距离操作的稳定性;后者则负责确保所有操作步骤中优化的潜在表示质量尽可能高。该框架实例化了两种图像编辑模型StableDrag-GAN和StableDrag-Diff,能够通过广泛的定性实验和DragBench上的定量评估,获得更稳定的拖拽性能。

Aria每日活动数据集是Aria项目发布的首个试点数据集的重新发布版本,该数据集利用新的工具和位置数据进行了更新,以加速机器感知和人工智能技术的发展。数据集包含日常生活场景下的第一人称视频序列,并配有丰富的传感器数据、注释数据以及由Aria机器感知服务生成的3D点云数据等。研究人员可以使用Aria提供的专用工具快速上手使用该数据集开展研究。