整理：AI算法与图像处理
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
ECCV2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/ECCV2022-Papers-with-Code-Demo
最新成果demo展示：
标题：Magic3D: High-Resolution Text-to-3D Content Creation
论文：https://arxiv.org/abs/2211.10440
主页：https://deepimagination.cc/Magic3D/
摘要：
DreamFusion 最近展示了使用预训练的文本到图像扩散模型来优化神经辐射场 (NeRF) 的实用性，实现了显着的文本到 3D 合成结果。然而，该方法有两个固有的局限性：（a）NeRF 的优化极慢和（b）NeRF 上的低分辨率图像空间监督，导致处理时间长的低质量 3D 模型。在本文中，我们通过利用两阶段优化框架来解决这些限制。首先，我们使用低分辨率扩散先验获得粗略模型，并使用稀疏 3D 哈希网格结构进行加速。使用粗略表示作为初始化，我们进一步优化了纹理 3D 网格模型，该模型具有与高分辨率潜在扩散模型交互的高效可微渲染器。我们的方法被称为 Magic3D，可以在 40 分钟内创建高质量的 3D 网格模型，比 DreamFusion 快 2 倍（据报道平均需要 1.5 小时），同时还实现了更高的分辨率。用户研究显示 61.7% 的评分者更喜欢我们的方法而不是 DreamFusion。结合图像条件生成功能，我们为用户提供了控制 3D 合成的新方法，为各种创意应用开辟了新途径。
最新论文整理
ECCV2022
Updated on : 22 Nov 2022
total number : 4
Are All Combinations Equal? Combining Textual and Visual Features with Multiple Space Learning for Text-Based Video Retrieval
- 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.11351
- 代码/Code: https://github.com/bmezaris/TextToVideoRetrieval-TtimesV
Rooms with Text: A Dataset for Overlaying Text Detection
- 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.11350
- 代码/Code: None
Task-Specific Data Augmentation and Inference Processing for VIPriors Instance Segmentation Challenge
- 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.11282
- 代码/Code: None
Hybrid Transformer Based Feature Fusion for Self-Supervised Monocular Depth Estimation
- 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.11066
- 代码/Code: None
CVPR2022
NeurIPS
Updated on : 22 Nov 2022
total number : 2
Expectation-Maximization Contrastive Learning for Compact Video-and-Language Representations
- 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.11427
- 代码/Code: None
Decoding Attention from Gaze: A Benchmark Dataset and End-to-End Models
- 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.10966
- 代码/Code: None
