更新：如果您正在寻找Wav2Lip， Lip2Wav 仅通过唇部动作即可产生高质量的语音。该代码是论文的一部分：在CVPR'20上发表的论文，学习个人说话风格以实现准确的语音合成。 | | 最近更新 发布了适用于所有扬声器的数据集和预训练模型！ 已发布在LRW数据集上训练的多扬声器单词级Lip2Wav模型的预训练模型！ （分支） 强调 在不受限制的情况下，仅通过嘴唇运动即可产生可理解的语音的第一项工作。 问题的序列到序列建模。 提供5个扬声器的数据集，其中包含100多个小时的视频数据！ 提供了完整的培训代码和预训练的模型。 推理代码从预训练的模型生成结果。 还提供了用于计算论文中报告的指标的代码。 你也可能对此有兴趣： :party_popper:使用Wav2Lip进行口语同步的语音视频到任何语音： : 先决条件 Python 3.7.4 （此版本已通过代码测试） ffmpeg： sudo apt

随着深度学习的快速发展，计算机视觉已成为人工智能领域非常热门的研究方向，而其中Inpainting领域备受关注。Inpainting分为图像修复（Image Inpainting）和视频修复（Video Inpainting）。此资源为世界顶级会议期刊CVPR近五年的Inpainting领域论文合集，希望有所帮助~

1. 检测 2. 分割(Segmentation) 3. 图像处理(Image Processing) 4. 视频处理(Video Processing) 5. 估计(Estimation) 6. 图像&视频检索/视频理解(Image&Video Retrieval/Video Understanding) 7. 人脸(Face) 8. 三维视觉(3D Vision) 9. 目标跟踪(Object Tracking) 10. 医学影像(Medical Imaging) 11. 文本检测/识别/理解(Text Detection/Recognition/Understanding) 12. 遥感图像(Remote Sensing Image) 13. GAN/生成式/对抗式(GAN/Generative/Adversarial) 14. 图像生成/图像合成(Image Generation/Image Synthesis) 15. 场景图(Scene Graph

行人重识别课程主要包括三大核心模块：1.2020经典算法(论文)详细解读；2.项目源码分析；3.实战应用；通俗讲解CVPR等会议最新行人重识别方向算法及其实现，基于PyTorch框架展开实战，逐行讲解全部项目源码及其应用实例。整体风格通俗易懂，用最接地气的方式带领同学们掌握最新行人重识别算法并进行项目实战。

总结了历年CVPR的论文及相应的代码，包含400篇CVPR2020论文及代码；48篇CVPR2020论文解读；CVPR2019全部论文和开源代码合集；CVPR2019所有论文下载，56篇精选解读；官方CVPR2019大会现场报告所有视频；CVPR2018论文及代码等等等等等等等等。

2019-2020图像修复、补全；17篇自己收集下载的CVPR论文+一篇 19年 图像修复review,有条件的自行搜索论文题目下载即可，懒得自己搜索的可以下载这个哈，私信找我发邮件也是可以的；

历年CVPR的论文及相应的代码 包含400篇CVPR2020论文及代码；48篇CVPR2020论文解读；CVPR2019全部论文和开源代码合集；CVPR2019所有论文下载，56篇精选解读；官方CVPR2019大会现场报告所有视频；CVPR2018论文及代码等

顶级学术会议CVPR收录的论文，涉及阿里巴巴机器智能，在计算机视觉领域方面的技术精选内容，非常厉害，快来下载吧。

2018CVPR_Dissecting Person Re-identification from the Viewpoint of Viewpoint

计算机视觉最佳论文，cvpr，入选最佳论文 ，计算机视觉最佳论文