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Original title:
Temporally Coherent Video Generation with Generative Adversarial Networks
Translated title:
Zeitlich kohärente Videogenerierung mit generativen adversarischen Netzen
Author:
Xie, You
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:
Thuerey, Nils (Prof. Dr.)
Referee:
Thuerey, Nils (Prof. Dr.); Yao, Angela (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
WIS Wissenschaftskunde
TUM classification:
DAT 758
Abstract:
Video generation is a crucial, but challenging topic. We explored GAN-based algorithms for realistic and temporally coherent video generation. We firstly achieved promising fluid flow super-resolution via an extra novel temporal discriminator. We then re-visit unsupervised autoencoder pretraining and propose a modified variant that relies on a full reverse pass for faster training with 3D volume data. Furthermore, we propose a novel approach to generate consistent UV coordinates for human video...     »
Translated abstract:
Die Videogenerierung ist aufgrund der komplizierten Dynamik in der Sequenz ein wichtiges, aber immer noch schwieriges Thema in den Bereichen Computer Vision und Grafik. In dieser Dissertation erforschen wir GAN-basierte Algorithmen zur Videogenerierung vor verschiedenen Hintergründen, wie z. B. Flüssigkeitsströmungen und natürliche Videos. Das Hauptziel unserer Arbeit ist die Anwendung von GANs, um realistische und zeitlich kohärente Details in den erzeugten Sequenzen zu erreichen. Bei Strömung...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1662756
Date of submission:
12.07.2022
Oral examination:
06.03.2023
File size:
37808015 bytes
Pages:
155
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230306-1662756-1-9
Last change:
13.04.2023
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