变形

SIGGRAPH 2021 | 学习带神经融合形状的人物动画

本文是对发表于计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2021 的论文 Learning Skeletal Articulations with Neural Blend Shapes 的解读。该论文由北京大学陈宝权教授研究团队与北京电影学院未来影像高精尖创新中心、Google Research、特拉维夫大学以及苏黎世联邦理工学院合作，针对骨骼驱动的模型动画的高质量自动化生成进行改进，提出了神经融合形状技术。实验证明，该方法显著减少了已有方法中需要的人工干预，大大提升了生成动画的质量。

7/18/2022 5:03:00 PM

北京大学前沿计算研究中心

模型鲁棒性好不好，复旦大学一键式评测平台告诉你

复旦大学自然语言处理实验室发布模型鲁棒性评测平台 TextFlint。该平台涵盖 12 项 NLP 任务，囊括 80 余种数据变形方法，花费超 2 万 GPU 小时，进行了 6.7 万余次实验，验证约 100 种模型，选取约 10 万条变形后数据进行了语言合理性和语法正确性人工评测，为模型鲁棒性评测及提升提供了一站式解决方案。

4/6/2021 2:43:00 PM

机器之心

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