Computational Visual Media第10卷第6期导读

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Computational Visual Media (CVMJ)是由清华大学计算机系可视媒体研究中心于2015年创办、清华大学出版社和Springer出版发行的英文期刊。CVMJ的第10卷第6期已于日前在线出版，包含12篇研究论文(Research Article)。至此，本年度CVMJ的6期全部出版完毕，共发表68篇论文，包括5篇综述和1篇短文。 现将本期论文介绍如下，以飨读者。 Part  1 2024年度第6期导读 1 )  Taming diffusion model 深圳大学计算机与软件学院黄惠教授团队提出了一种新颖的基于扩散模型的样例图像翻译算法[1]。 针对现有基于GAN的方法在生成逼真图像方面的局限性，该算法能够将语义分割图转换为符合给定样例风格的高质量图像。 具体而言，算法创新性地将SPADE(SPatially-Adaptive DEnormalization)模块集成到条件去噪扩散概率模型DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)中，并以输入的语义图作为条件。 紧接着，该方 ………………………………