Abstrakt. Baserat på livslånga observationer av fysiska, kemiska och biologiska fenomen i den naturliga världen kan människor ofta lätt föreställa sig hur ett objekt kommer att se ut i framtiden. Men, hur är det med datorer? I den här artikeln lär vi oss beräkningsmodeller för objektomvandlingar från tidsförskjutningsvideor. I synnerhet utforskar vi användningen av generativa modeller för att skapa avbildningar av objekt i framtiden. Dessa modeller utforskar flera olika förutsägelser: att skapa ett framtida tillstånd givet en enda avbildning av ett objekt, att generera ett framtida tillstånd givet två avbildningar av ett objekt vid olika tidpunkter, och att generera framtida tillstånd rekursivt i en återkommande ram. Vi tillhandahåller både kvalitativa och kvantitativa utvärderingar av de genererade resultaten och genomför även en mänsklig utvärdering för att jämföra variationer i våra modeller.
Zhou m.fl. REF skapa avbildningar av objekt vid framtida tidpunkter i time-lapse videor.
Learning Temporal Transformations From Time-Lapse Videos
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}