Transformer依旧嘎嘎发文！+GAN天作之合拿下CV顶会，抓紧复现！

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最近发现了一篇效果很好的ICCV新论文，讲的是一种基于GAN的Transformer模型ActFormer，该模型不仅实现了SOTA性能，也拥有较强的适应性，在单人动作生成任务中达到了99.9%的动作识别准确率。 这类模型采用了 Transformer+GAN的组合策略 ，利用了Transformer的序列建模能力来增强GAN的生成能力，可以给我们 提供更加高质量、多样化的数据样本，实现更高的计算效率以及更好的解释性。 也正因这些优势，这种强大的技术组合如今已经被广泛应用于多种场景，比如图像生成、文本生成、语音合成等。本文整理了 10种 Transformer结合GAN的创新方案 供各位参考，开源代码基本都有，方便大家复现。 扫码添加小享， 回复“ GAN创新 ” 免费获取 全部论文+开源代码 ActFormer: A GAN-based Transformer towards General Action-Conditioned 3D Human Motion Generation 方法： 论文提出了一种基于GAN的Tran ………………………………