內容概述：作者提出了一種從單張靜態圖片中建模自然振盪動態效果的新方法。該方法能夠從單張圖片生成照片般真實的動畫，並顯著優於現有的基準方法。此外，他們還展示了在多個後續應用中的潛力，例如建立無縫迴圈或互動式影像動態效果。

內容概述：該論文引入了統一自主驅動（UniAD），這是一個最新的綜合框架，將全棧驅動任務整合到一個網路中。它經過精心設計，可以利用每個模組的優勢，並從全域性角度為代理互動提供補充的特徵抽象。任務透過統一的查詢介面進行通訊，以便於彼此進行規劃。我們根據具有挑戰性的nuScenes基準來例項化UniAD。透過廣泛的消融，使用這種理念的有效性在各個方面都大大超過了以前的先進水平。

內容概述：該論文我們提出了EPro-PnP，這是一個用於一般端到端姿勢估計的機率PnP層，它輸出SE（3）流形上的姿勢分佈，本質上是將類別Softmax帶到連續域。透過最小化預測姿態分佈和目標姿態分佈之間的KL散度，將2D-3D座標和相應的權重作為中間變數進行學習。基本原則統一了現有的方法，並類似於注意機制。EPro-PnP顯著優於競爭基線，縮小了基於PnP的方法與LineMOD 6DoF姿勢估計和nuScenes 3D物件檢測基準上的特定任務領導者之間的差距。

論文概述：該論文提出關鍵假設是，將組合式三維場景表示納入生成模型，可以使影像合成更加可控。將場景表示為生成性神經特徵場，使我們能夠從背景中分離出一個或多個物體，以及單個物體的形狀和外觀，同時無需任何額外的監督就能從非結構化和unposed的影像集中學習。將這種場景表示與神經渲染管道結合起來，可以產生一個快速而真實的影像合成模型。正如我們的實驗所證明的那樣，我們的模型能夠分解單個物體，並允許在場景中平移和旋轉它們，還可以改變攝像機的姿勢。

最佳論文主要內容這項研究提出了一種基於原始單目影像學習 3D 可變形物體類別的新方法，且無需外部監督。

最佳論文提出了一個新的理論，即在一個已知的可見場景和一個不在瞬態相機視線範圍內的未知物體之間的 Fermat path。證明費馬路徑對應於瞬態測量中的不連續性。然後，我們推匯出一種新的約束，它將這些不連續處的路徑長度的空間導數與表面法線相關聯。還提出了一種名為 Fermat Flow 的演算法來估計非視距物體的形狀。我們的方法首次允許複雜物件的精確形狀恢復，範圍從隱藏在拐角處以及隱藏在漫射器後面的漫反射到鏡面反射。