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OpenVoice: Versatile Instant Voice Cloning
OpenVoice:多功能即时语音克隆 摘要 OpenVoice是一种多功能的即时声音克隆方法,它只需要参考说话者的一小段音频就可以复制他们的声音并以多种语言生成语音。OpenVoice 在解决以下领域中的开放性挑战方面代表了重大进展:1) 灵活的声音风格控制。OpenVoice 可以精细控制声音风格,包括情感、口音、节奏、停顿和语调,除了复制参考说话者的音色外。这些声音风格不会直接从参考说话
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ML-Decoder: Scalable and Versatile Classification Head
1、引言 论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2023/papers/Ridnik_ML-Decoder_Scalable_and_Versatile_Classification_Head_WACV_2023_paper.pdf 因为 transformer 解码器分类头[1] 在少类别多标签分类数据集上表现得很好,但
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Aggregate Signatures with Versatile Randomization and Issuer-Hiding Multi-Authority Anonymous Creden
目录 笔记后续的研究方向摘要引言去中心化身份去中心化环境中的隐私分散环境中的AC聚合签名贡献具有随机化功能的聚合签名颁发者隐藏多机构匿名凭据 Aggregate Signatures with Versatile Randomization and Issuer-Hiding Multi-Authority Anonymous Credentials. CCS 2023
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Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulation—【附测试源码】——ECCV2020
🥇 版权: 本文由【墨理】原创、在CSDN首发、感谢查阅 | 禁止转载,敬请理解❤️ 如果文章对你有帮助、欢迎三连、感谢订阅 文章目录 🥇 基础信息📔 环境搭建📕 官方测试过程如下📗 我的测试过程记录如下🔵 运行图像着色🟣 着色测试效果如下🔵 运行图像修复🟣 图像修复测试效果如下🔵 category_transfer 风格转换测试如下🟣 转换效果如下
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【VINS-Mono论文全文翻译】:VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator
文章目录 摘要一、引言二、相关工作三、概述四、数据预处理A.视觉处理前端B.IMU预积分 五、估计器初始化(松耦合初始化提供优化初始值和状态)A.滑动窗口(Sliding Window)纯视觉SfMB.视觉惯性联合校准 六、紧耦合单目VIOA.公式B.IMU测量残差C.视觉测量残差(视觉重投影误差部分)D.边缘化E.摄像机速率状态估计的纯运动视觉惯性BAF.IMU前向传递以达到IMU速率状态
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Self-Supervised MultiModal Versatile Networks
方法 视觉-音频空间S v a _{va} va,嵌入z v , v a t _{v,vat} v,vat 体会 一篇文章只有一张图,笑死人。作者且未回复问题
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【论文阅读】ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System
论文翻译 论文讲解 一、系统总览 在这部分中简单介绍了一下整个系统的流程。 A、特征选择 论文的一个主要思想,就是在制图和追踪过程中的特征点在重定位和回环检测的时候也会使用,从而实现一个更加高效的系统。在ORBSLAM中使用的特征描述子是ORB描述子,这种描述子计算和匹配的速度很快,同时具有旋转不变性,从而让BA优化的结果精度更高。 B、三个线程:追踪、局部建图和回环检测 图中所示的
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