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【智源导读】最近，GitHub上有人总结了今年最有趣和最惊艳的关于人工智能和机器学习的论文，共计有38篇，涵盖了不同的领域和研究内容。以下是这些论文的简要介绍和链接。

一、文本到图像的生成

本文描述了一种基于Transformer的自回归建模方法，将文本和图像标记为单个数据流。凭借足够的数据和规模，我们的方法与以前的特定领域模型相比具有竞争力。

二、VOGUE：通过StyleGAN插值优化进行试穿

给定目标人物的图像和穿着服装的另一个人的图像，我们会自动生成给定服装中的目标人物。核心方法是姿势条件StyleGAN2潜在空间插值，它无缝地结合了每个图像的兴趣区域。

三、将GAN和卷积方法的效率与Transformer的表达能力相结合，为语义引导的高质量图像合成提供了一种强大且省时的方法。

四、本文从人类能力中汲取灵感，提出了走向更通用和更值得信赖的人工智能（AGI）和人工智能研究社区的10个问题。

五、基于深度学习的算法能够从航拍图像中检测和量化漂浮的垃圾。他们还制作了一个面向网络的应用程序，允许用户在海面图像中识别这些垃圾。

六、仅通过拍摄对象的照片并将其以3D格式插入到您正在创建的电影或视频游戏中，或插入到3D场景中进行插图，该有多么酷。本文提出了一种实现这一想法的方法。

七、本文利用了强大的StyleGAN2架构中Transformer的注意力机制，使其更加强大。

八、研究了在约会应用程序上使用AI会发生什么情况。你能在AI的个人资料页面上仔细查看吗？你能区分真人与机器吗？

九、在不到5分钟的时间内，你就可以通过这篇关于Swin Transformer的新论文了解如何将Transformer架构应用于计算机视觉任务。

十、只需要一张图像，就可以创建可以自定义和动画的3D图像。

十一、本文将公开分享有关用于视觉应用的深度网络、它的成功之处，以及我们必须解决的局限性等内容。

十二、视图合成的下一步是永久视图生成，目标是创造出一张能够飞入其中的图片，并在图像内的美景进行探索。

十三、本文提出了一种由人工智能驱动的接口，截肢患者可以以栩栩如生的灵巧和直觉来控制假肢。

十四、本文提出的方法可能会完美解决更改图片背景的问题。事实上，你不能只是在家里拍一张自己的照片，然后换成海滩背景。图片看起来会很假，任何人都会马上看出“这是PS的”。本文提出的方法可能完美解决这个问题。

十五、本文提出一种方法，可以仅以短视频作为输入，生类或动物移动的3D模型。模型明白生成的目标是一个会移动的奇怪形状，但仍然需要和原视频保持附着。

十六、英特尔的研究人员提出一个AI模型，可实时应用于视频游戏，并让每一帧图像看起来更自然。

十七、如何在2021年准确识别Deepfake假视频？这篇新论文可能会提供答案。以后，“眼见为实”可能很快就会变成“AI说真才是真”。

十八、本文提出一种基于机器学习的新方法，实时将任何风格的图像翻译成指定风格的4K图像。

十九、这篇文章本身并不是一项新技术，而是关于GAN的一个令人兴奋的新应用。这个AI可以改变你的发型，看看改变前后的对比吧。