TIMotion：一種用於高效生成人-人動作的時空互動框架
本文提出了一種名為 TIMotion 的新型高效人-人動作生成框架，該框架通過創新的時空建模方法，有效提升了動作生成的品質和效率。
TIMotion: 효율적인 사람-사람 모션 생성을 위한 시간적 및 상호작용적 프레임워크
TIMotion은 사람-사람 모션 생성에서 시간적 모델링과 상호작용적 모델링을 동시에 활용하여 기존 방법보다 우수한 성능과 효율성을 달성하는 프레임워크입니다.
TIMotion：効率的な人間同士のモーション生成のための時間的およびインタラクティブなフレームワーク
本稿では、人間同士のモーション生成における時間的モデリングの重要性を指摘し、そのための効率的かつ効果的なフレームワーク「TIMotion」を提案する。
TIMotion: An Efficient Temporal and Interactive Framework for Generating Two-Person Motion Sequences
TIMotion is a novel framework that leverages temporal and interactive dynamics between individuals to efficiently generate realistic and contextually appropriate two-person motion sequences from text descriptions.
Improving CycleGAN Image-to-Image Translation Results by Refining Cycle Consistency Loss
This paper proposes modifications to the cycle consistency loss in CycleGAN to improve the realism of image-to-image translation, addressing issues like unrealistic artifacts caused by overly strict pixel-level cycle consistency.
基於事件的統一光流和立體匹配框架：EMatch
本文提出了一種名為 EMatch 的新型基於事件的視覺框架，它將光流估計和立體匹配統一在一個共享表示空間內，使用密集對應匹配來同時處理運動和立體估計任務。
이벤트 기반 옵티컬 플로우 및 스테레오 매칭을 위한 통합 프레임워크, EMatch
본 논문에서는 이벤트 기반 옵티컬 플로우 및 스테레오 매칭을 공유 표현 공간 내에서 조밀한 대응 매칭 문제로 재구성한 EMatch라는 새로운 이벤트 기반 프레임워크를 제안합니다.
イベントベースのオプティカルフローとステレオマッチングのための統合フレームワーク：EMatch
イベントベースのオプティカルフロー推定とステレオマッチングを、共通の表現空間内での密な対応マッチング問題として再定義することで、単一の統合モデルで両方のタスクを効果的に処理できる。
トレーニングフリーなゼロショット音声解説フレームワーク、AutoAD-Zero
本稿では、事前に訓練することなく、視覚言語モデル（VLM）と大規模言語モデル（LLM）を用いて、映画やテレビ番組の音声解説（AD）を自動生成する手法を提案する。
EMatch: A Unified Framework for Event-Based Optical Flow and Stereo Matching
This paper introduces EMatch, a novel framework that unifies event-based optical flow estimation and stereo matching as a dense correspondence matching problem, enabling both tasks to be solved within a single model.
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