expressive专题
论文笔记：The Expressive Power of Transformers with Chain of Thought
ICLR 2024 reviewer 评分 6888【但是chair 很不喜欢】 1 intro 之前的研究表明，即使是具有理想参数的标准Transformer，也无法完美解决许多大规模的顺序推理问题，如模拟有限状态机、判断图中的节点是否相连，或解决矩阵等式问题 这里的直觉是，Transformer缺乏递归连接，而解决这些顺序推理问题需要递归实证上，受这些结果启发的推理问题无法被最先进的变
论文总结：EXPRESSIVE SPEECH-DRIVEN FACIAL ANIMATION WITH CONTROLLABLE EMOTIONS
存在的问题：现有的语音驱动面部动画方法可以产生令人满意的嘴部运动和嘴唇同步，但在情感表达和情感控制方面存在不足。 作者使用wav2vec2.0和transformer encoder来获取文本向量和全局风格向量。将其拼接起来通过Auido2FLAME模块来预测flame的参数，Auido2FLAME由多层CNN组成。在此阶段，将主要关注嘴唇同步，并确保嘴部运动的精确性。引入了一个情感控制模块，其
论文笔记：CVPR2021 Neural Parts: Learning Expressive 3D Shape Abstractions with Invertible Neural Network
Motivation： recovering the geometry of a 3D shape from a single RGB image 常用的primitive-based representations 寻求推断在不同对象实例之间推断语义一致的part排列，并提供更具解释性的替代方法，而非仅注意提取全局物体。 现存的一些方法由于其简单的参数化，这些原语的表达能力有限无法捕捉复杂