课程文献中心 更多>>

关键词： 手绘草图   视频目标分割   视频生成   生成对抗网络   扩散模型  

摘要： 手绘草图因其简洁的绘制方式,始终是人类传递思想、表达创意的重要媒介。相较于文本,草图能以抽象线条传递形状、姿态和图案等细粒度信息,这种独特的视觉表征能力促进了草图在视频分析以及草图序列生成等计算机视觉领域的研究。然而,由于草图固有的抽象性、视频内容的时序动态特性以及两者之间存在的显著跨模态差异,现有方法在精准分割视频内容以及生成高质量草图序列方面仍然面临诸多挑战。本文旨在深入探索草图与视频之间尚未充分挖掘的细粒度语义关联和时空动态关系,并设计高效算法,以拓展草图和视频在分割和生成任务中的应用范围。 尽管深度学习促进了草图视频检索与检测的发展,视频目标分割方面仍缺乏研究。为此,本文首先提出了基于草图的视频目标分割任务,并构建高效模型以挖掘草图与视频之间的语义与结构映射关系。鉴于草图缺乏颜色和纹理,现有方法在生成草图视频时存在时序性和视觉质量问题。针对这一挑战,本文进一步拓展至草图视频生成,探索在无配对数据下,光流与深度信息对草图序列质量的影响:实现视频向草图的转换。此外,本文还通过提取视频运动信息,实现动态草图的定制生成,并研究草图与视频内容的融合策略,以提升生成效果与表现力。 本文的主要创新贡献包括: (1)针对视频分割中标注成本高与精度难以兼顾的问题,本文提出一种基于草图的视频目标分割方法,通过草图提示生成连续的目标分割掩码。利用草图在语义表达、细粒度刻画及零样本能力上的优势,结合视频的时序特性,本文设计了“定位-传播-优化”三阶段的算法框架。具体包括:引入注意力机制融合草图与视频帧特征,实现跨模态定位;利用时序特征匹配确保分割一致性;并通过时间域对比学习强化草图与视频帧的语义关联。实验表明,所提方法仅需单张草图即可高效分割未知类别目标,精度明显优于文本、框选或点击等参考注释,并在接近掩码注释精度的同时,标注时间减少71.9%,推理速度提升42.4%。消融实验也验证了各模块及其对不同风格草图的适应性。 (2)针对草图视频生成中常见的时序不连贯与质量不高问题,本文提出一种基于生成对抗网络的视频到草图序列转换框架,旨在将运动目标转化为风格统一的草图视频。所提方法构建了光流引导的双向跨域循环训练架构,通过联合优化对抗损失与循环一致性损失,在无需成对数据的条件下缓解了传统图像转换忽略时间关联性带来的时序不一致问题。在特征提取方面,除完成领域迁移外,本文引入CLIP语义对齐机制,增强模型对目标外观细节的线条表达能力。同时,利用时序连续的深度图作为伪监督,提升模型对三维结构的感知,从而保证草图线条的拓扑合理性。实验结果显示,所提方法在细节保留与视觉质量方面均优于现有先进技术,验证了方案的有效性。 (3)针对现有动态草图生成方法依赖人工标注、外观易变形且创意受限的问题,本文提出一种基于视频扩散模型的动态草图生成框架,实现了单样本下的全自动个性化草图视频生成。方法采用低秩自适应微调提取草图外观与视频运动信息,解决模态耦合问题;通过参数化贝塞尔曲线和可微渲染模块,生成高保真矢量草图,替代传统位图方式;并结合大规模文本-视频扩散模型的先验知识蒸馏,优化控制点参数,实现如“跳跃闹钟”般的创意动画,并构建“草图+视频→分割+草图→动画”的完整流程。实验表明,所提方法在外观、动作与时序一致性等方面优于现有方案,生成结果具备良好的视觉效果与创意控制力。

关键词： 生态办公空间   多元融合   设计要素   案例研究  

摘要： 本文基于绿色生态理念对当下社会的影响，并结合当前办公空间设计发展趋势，对绿色生态理念如何在办公空间中实现可持续发展进行探讨。本文从研究背景、意义及方法出发，阐述了生态办公空间设计的重要性和必要性。基于多元融合理念，系统分析了生态办公空间设计的研究现状、设计原则、案例研究、设计方式等，为今后的生态办公空间设计提供了理论指导和实践参考，具有重要的学术价值和应用前景。

关键词： 企业   党建工作   生产经营  

摘要： 企业党建管理水平和决策水平直接关系到企业生产经营的效率和质量，为了实现高质量生产经营，企业要有效地将党建工作和企业的生产经营活动相结合，从而充分发挥党在企业发展中的积极作用。当前，一些企业的党建工作与生产经营仍然存在着脱节问题，这对企业的发展产生一系列的负面影响。因此，文章以企业党建工作与生产经营的有机结合为主题，从企业党建工作与生产经营结合的必要性以及企业党建工作与生产经营有机结合的路径这两方面进行研究，以期为相关工作部门提供一些经验，推动企业的高质量经营与发展。

关键词： 草图动画化   视频生成   扩散模型   注意力可控性  

摘要： 草图动画化作为计算机视觉领域的核心研究方向之一,其目标在于将静态的手绘草图转换为动态表现形式,以此提高创意表达和概念沟通的效率。此技术在广告设计、动画制作等领域的应用潜力巨大。然而,采用传统方法进行草图动画化不仅耗时费力,而且难以实现大规模生产。 近年来,随着深度学习技术的发展,草图动画化取得了显著进展。尽管如此,现有的技术方案在面对特定挑战时仍显不足,主要体现在两个方面:(1)多物体同步问题:处理多物体复杂草图时,只能实现多物体同步运动,而无法控制多物体的独立运动。(2)长视频草图一致性差问题:受限于有限的资源,视频的连贯性和草图质量的一致性会随时间延长而逐渐下降。这些问题极大地限制了草图动画化技术的应用广度和深度。 针对多物体同步问题,本文首先提出了一个基于实例感知掩码的视频扩散蒸馏框架,主要包括三个创新点:(1)基于提示的实例感知掩码生成(PGIM):通过预训练扩散模型的注意力图来生成掩码,从而更好地优化单个草图,实现对不同实例的细粒度控制;(2)基于掩码的得分蒸馏采样(MSDS):利用掩码来保持非目标草图的完整性,避免对无关部分的干扰,提高生成动画的准确性;(3)全新的优化框架AnimateSketches:该框架关注复杂矢量草图的动画化,解决了现有方法中的优化不匹配和过拟合问题。通过实验证明提出的框架在一致性和语义对应性上都取得了最佳性能。 针对长视频草图一致性问题,本文进一步提出了在草图生成任务基于噪声重采的长视频自回归框架,主要包括两个创新点:(1)噪声重采策略:利用噪声反演将全局信息传递至每一个生成的草图,有效地将全局上下文信息融入到每个生成的草图中,从而显著提升模型对长序列数据间关系的建模能力。(2)滑动窗口的自回归生成:利用滑动窗口的自回归生成,有效减少了处理长视频所需的计算量,成功地将草图动画化视频推广到了 40帧以上,为该技术的实际部署和广泛应用提供了坚实的基础。实验结果表明,所提方法能够在保证高质量的同时,有效地缓解长视频草图的一致性差问题。 综上,本文有效缓解了草图动画化领域中的两大挑战,并经由严谨的实验验证了所提出方法的有效性与卓越性能。本研究所取得的进展不仅显著提升了草图动画化技术的可控性与实际应用价值,更为其在多元场景中的广泛应用奠定了坚实基础,有力推动该领域的进一步发展。

摘要： 市场支撑服务人员薪酬体系的设计与实施是一项系统工程，这要求企业从多个角度来全面地思考和规划。在公平、竞争、激励、合法和可持续的基础上，建立一套科学、合理的薪酬制度，这对提高企业的市场竞争力，激发员工的工作热情，推动企业的可持续发展起着十分重要的作用。本文旨在探讨市场支撑服务人员薪酬体系的设计原则与实施方案。

关键词： 陶瓷绘画   几何化   形式语言  

摘要： 在当代艺术的多维图景中,陶瓷绘画以其独特的美学品格与文脉传承的厚度,构筑起连接传统与当代的艺术范式。这一艺术形态的当代转型,缘起于其本体语言系统重构的迫切诉求。当几何化造型语言介入陶瓷绘画领域时,恰为其提供了范式突破的契机。几何化造型语言通过点线面体的转换与秩序重组,既实现了对传统基因的承续,又建构起具有当代性的艺术语法。而陶瓷介质特有的材料物性与工艺特性,为几何化造型语言的呈现开辟多维场域。在材料特性与造型语言的对话中,几何化造型语言将艺术家的精神图式转化为具有时间厚度的物质诗学。 本文以几何化造型语言在当代陶瓷绘画中的理论与实践为研究对象,系统探讨其艺术语言、表现形式及创作应用。首章通过时空线索,纵向揭示几何化造型语言从原始符号到当代语法的演化脉络,在横向比较中凝练出几何化造型语言的美学特征,围绕其形式构成与表现手法构建理论框架。继而聚焦当代陶瓷绘画实践,选取具有方法论革新的艺术家分析几何化造型语言在画面形式中的双重特性,并探讨陶瓷材料属性对其表现维度的拓展。最终将理论认知转化为创作方法论,在毕业创作系列中实践“几何化语言”。

关键词： 风景园林规划   乡村景观   融入策略   设计原则  

摘要： 为了探索乡村景观在风景园林规划与设计中的融入策略，本文深入分析了乡村景观的特色与价值，包括其自然元素、文化内涵及生态功能。在此基础上，提出了乡村景观融入风景园林规划的三项原则：整体性、地域性和可持续性。以某具体项目为例，详细阐述了乡村景观元素在风景园林设计中的空间布局融合、景观元素借鉴与运用、生态技术结合以及文化活动融入等具体方法。研究结论表明，乡村景观的融入不仅丰富了风景园林的设计语言，还提升了其生态和文化内涵，为风景园林的可持续发展提供了新的思路和实践路径。

关键词： 校园空间   立体开发   气候适应性   生态  

摘要： 深圳正经历存量优化转型,校园更新成为关键。绿色低碳理念可促进城市可持续发展并推动生态教育。以深圳中学初中部改造为例,探讨高密度城区学校的生态设计策略,供同类项目参考。

关键词： 北齐邺城佛教造像   覆钵塔形   造型语言   外来因素  

摘要： 文章将北齐邺城地区石窟、单体造像的覆钵塔形结合起来进行讨论，认为这些塔形与北魏中期造像中的汉化样式十分不同。文章采用形式分析法，从雕刻语言角度进行了论述，对这些塔形的形式进行溯源，指出其与传统文化和外来文化之间的关系，以期对造型创作有一定的借鉴意义。

关键词： 智能安防   草图行人重识别   域泛化   合成数据  

摘要： 草图行人重识别旨在将目标人物的草图与监控视频拍摄的照片进行匹配,在智能监控视觉任务中具有重要意义。抽象的草图模态和具体的照片模态之间巨大的模态差异给行人身份的匹配带来了极大的挑战。得益于真实草图行人重识别数据集的可用性,现有研究为了解决跨模态差异问题,主要集中在学习模态不变的特征表示或通过生成网络来对齐模态表征。然而,这些学习到的模型在未知目标域上的泛化能力显著下降。一方面是由于目前缺乏大规模和多样化的训练数据集,收集足够的照片草图实例对既繁琐又昂贵。另一方面,不同数据集之间的分布差异导致的域偏移问题阻碍了模型的高泛化能力。 为了解决上述问题,本文重点研究基于风格一致性和视角多样性的泛化草图行人重识别方法,具体细节如下: (1)针对现有真实草图行人重识别数据集规模和多样性有限导致检索性能提升有限的问题,本文通过引入合成草图构建了一个大规模的多源多视角合成草图行人重识别数据集MSMV-SK,所提数据集包括与1,564个身份相关联的4,564张合成草图。该数据集旨在提供多样化的示例,以便更好地训练和评估泛化草图行人重识别模型。 (2)针对合成草图和真实草图间风格不一致和草图与照片间视角差异性导致跨域泛化性能差的问题,本文分别提出了一种基于风格一致性的域不变特征学习网络和一种基于视角多样性的域自适应特征学习网络。前者旨在减轻风格变化的影响,并学习与身份相关的域不变特征,后者利用自适应特征学习网络动态学习域不变和域特定的特征,同时融合不同域间的视角信息。 本文将构建的合成草图数据集作为训练集,两个真实草图数据集作为测试集进行了大量实验。实验结果表明,所提方法在合成草图数据集上训练得到的模型在真实数据集上能取得良好的泛化性能。