Animation-from-Blur
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该研究提出了一种新颖的多模态模糊分解方法,旨在通过结合运动指导和模糊分解来生成高质量的动画。首先,该方法利用深度学习模型对输入图像进行模糊处理,以获得具有不同模糊程度的多个模糊版本。然后,这些模糊版本被送入一个基于注意力机制的模块,该模块能够根据每个模糊版本的特征重要性进行权重分配。接下来,使用运动指导技术将模糊版本与相应的动作数据进行匹配,以生成具有真实感的运动轨迹。最后,通过融合不同模糊版本和运动指导信息,生成最终的高质量动画。这种方法不仅提高了模糊分解的准确性,还增强了动画的真实感和流畅性,为后续的动画生成和分析提供了新的思路和方法。[ECCV2022] Animation from Blur: Multi-modal Blur Decomposition with Motion Guidance
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