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222025.03
[科研成果] 课题组5篇论文被CVPR 2025录用
本课题组共有5篇论文被CVPR 2025录用
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292024.11
[招 聘] 清华大学深圳国际研究生院智能计算实验室博士后招聘
(长期有效)李秀教授课题组招聘博士后
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172024.10
[学术交流] 智能计算参会ECCV总结
2024年9月29日至10月4日,欧洲计算机视觉会议(ECCV 2024)在意大利米兰隆重举行。李秀教授课题组中四位同学唐婧仪、浦一凡、唐龙翔、任泽平到现场参加了此次会议,并在会上进行了poster展示
焦点关注
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[专利推介] 发明专利:一种基于多模态特征聚类的推荐优化方法new~
本发明旨在提高推荐系统的多样性和用户体验。通过整合多模态信息,优化了推荐系统的性能,有效解决了过度分发问题.
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[专利推介] 发明专利:在持续学习中保留视觉语言模型预训练的图像和文本知识的方法
本发明提供一种在持续学习中保留视觉-语言模型预训练的图像和文本知识的方法,设计了一种分布感知无干扰知识整合机制,为视觉-语言模型的持续学习应用提供了一种创新解决方案.
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[专利推介] 发明专利:一种频率感知流辅助的水下目标位姿估计自监督方法
本发明涉及水下物体位姿估计领域,针对现有方法在实际应用中泛化能力和鲁棒性较差的问题,提出一种频率感知流辅助的水下目标位姿估计自监督方法.
算法背景
随着生成式人工智能的快速发展,现有方法如FineDance、EDG已经展示出了数秒钟高质量舞蹈的能力。然而,实际应用中的舞蹈表演和社交舞通常持续3至5分钟,舞蹈剧可以持续15分钟以上,甚至一个小时。因此,现有的舞蹈生成算法难以满足实际需求,而如何生成高质量的长序列舞蹈动作成为了亟待解决的问题。
算法能力
针对目前音乐生成3D舞蹈动作中存在的长序列生成质量差,生成效率低的问题,我们提出了Lodge,可以高效地根据输入音乐生成极长的3D人体舞蹈动作。该解决方案不仅适用于电影和游戏制作等诸多应用,而且还具有激发舞蹈设计者设计新颖动作的潜力,并提高他们的工作效率。
随着生成式人工智能的快速发展,现有方法如FineDance、EDG已经展示出了数秒钟高质量舞蹈的能力。然而,实际应用中的舞蹈表演和社交舞通常持续3至5分钟,舞蹈剧可以持续15分钟以上,甚至一个小时。因此,现有的舞蹈生成算法难以满足实际需求,而如何生成高质量的长序列舞蹈动作成为了亟待解决的问题。
算法能力
针对目前音乐生成3D舞蹈动作中存在的长序列生成质量差,生成效率低的问题,我们提出了Lodge,可以高效地根据输入音乐生成极长的3D人体舞蹈动作。该解决方案不仅适用于电影和游戏制作等诸多应用,而且还具有激发舞蹈设计者设计新颖动作的潜力,并提高他们的工作效率。
长序列舞蹈动作生成
Demo 1