In this paper, we present a method for converting a given scene image into a sketch using different types and multiple levels of abstraction. We distinguish between two types of abstraction. The first considers the fidelity of the sketch, varying its representation from a more precise portrayal of the input to a looser depiction. The second is defined by the visual simplicity of the sketch, moving from a detailed depiction to a sparse sketch. Using an explicit disentanglement into two abstraction axes -- and multiple levels for each one -- provides users additional control over selecting the desired sketch based on their personal goals and preferences. To form a sketch at a given level of fidelity and simplification, we train two MLP networks. The first network learns the desired placement of strokes, while the second network learns to gradually remove strokes from the sketch without harming its recognizability and semantics. Our approach is able to generate sketches of complex scenes including those with complex backgrounds (e.g., natural and urban settings) and subjects (e.g., animals and people) while depicting gradual abstractions of the input scene in terms of fidelity and simplicity.

最近，大规模文本驱动的合成模型由于其出色的产生高度多样化的图像而引起了很多关注，这些图像遵循给定的文本提示。这种基于文本的综合方法特别有吸引力，这些方法对人类用来口头描述其意图。因此，将文本驱动的图像合成扩展到文本驱动的图像编辑是很自然的。编辑对于这些生成模型来说是具有挑战性的，因为编辑技术的先天属性是保留大多数原始图像，而在基于文本的模型中，即使对文本提示的小修改也通常会导致完全不同的结果。最先进的方法可以通过要求用户提供空间掩码来本地化编辑，从而忽略蒙版区域内的原始结构和内容，从而减轻这种方法。在本文中，我们追求一个直观的及时提示编辑框架，其中编辑仅由文本控制。为此，我们深入分析了一个文本条件模型，并观察到跨注意层是控制图像的空间布局与提示中每个单词之间关系的关键。通过此观察，我们提出了几种应用程序，它们仅通过编辑文本提示来监视图像综合。这包括通过替换单词，通过添加规范来替换单词编辑的本地化编辑，甚至精心控制单词在图像中反映的程度。我们介绍了各种图像和提示的结果，证明了对编辑提示的高质量综合和忠诚度。

文本对图像模型提供了前所未有的自由，可以通过自然语言指导创作。然而，尚不清楚如何行使这种自由以生成特定独特概念，修改其外观或以新角色和新颖场景构成它们的图像。换句话说，我们问：我们如何使用语言指导的模型将猫变成绘画，或者想象基于我们喜欢的玩具的新产品？在这里，我们提出了一种简单的方法，可以允许这种创造性自由。我们仅使用3-5个用户提供的概念（例如对象或样式）的图像，我们学会通过在冷冻文本到图像模型的嵌入空间中通过新的“单词”表示它。这些“单词”可以组成自然语言句子，以直观的方式指导个性化的创作。值得注意的是，我们发现有证据表明单词嵌入足以捕获独特而多样的概念。我们将我们的方法比较了各种基线，并证明它可以更忠实地描绘出一系列应用程序和任务的概念。我们的代码，数据和新单词将在以下网址提供：https：//textual-inversion.github.io

神经网络的出现彻底改变了运动合成领域。然而，学会从给定的分布中无条件合成动作仍然是一项具有挑战性的任务，尤其是当动作高度多样化时。我们提出了Modi，这是一种无条件的生成模型，可以合成各种动作。我们的模型在完全无监督的环境中训练，从多样化，非结构化和未标记的运动数据集中进行了训练，并产生了一个行为良好，高度语义的潜在空间。我们的模型的设计遵循StyleGAN的多产架构，并将其两个关键技术组件调整为运动域：一组样式编码，这些样式编码注入了生成器层次结构的每个级别和映射功能，并形成了一个学习和形成一个分离的潜在空间。我们表明，尽管数据集中缺乏任何结构，但潜在空间可以在语义上聚集，并促进语义编辑和运动插值。此外，我们提出了一种将未见动作转向潜在空间的技术，并展示了基于潜在的运动编辑操作，否则这些动作无法通过天真地操纵明确的运动表示无法实现。我们的定性和定量实验表明，我们的框架达到了最新的合成质量，可以遵循高度多样化的运动数据集的分布。代码和训练有素的模型将在https://sigal-raab.github.io/modi上发布。

我们引入DeepMils，一种基于空间的变形技术，由一组位移的控制点引导。我们利用神经网络的力量将底层形状几何形状注入变形参数。我们技术的目标是实现现实和直观的形状变形。我们的方法是在移动最小二乘（MLS）之上的方法，因为它最小化给定控制点位移的加权和。传统上，使用逆距离启发式定义每个控制点对空间中的每个点（即加权函数）的影响。在这项工作中，我们选择通过从单个输入形状训练控制点上的神经网络来学习加权功能，并利用神经网络的先天平滑度。我们的几何感知控制点变形是对表面表示和质量不可知的;它可以应用于点云或网状物，包括非歧管和断开的表面汤。我们表明，我们的技术促进了直观的分段光滑变形，这非常适合制造物体。与现有的表面和基于空间的变形技术相比，我们展示了我们的方法的优点，这两者都是定量和定性的。

用全球性结构（例如编织）合成人体运动是一个具有挑战性的任务。现有方法倾向于集中在局部光滑的姿势过渡并忽视全球背景或运动的主题。在这项工作中，我们提出了一种音乐驱动的运动综合框架，其产生与输入节拍同步的人类运动的长期序列，并共同形成尊重特定舞蹈类型的全局结构。此外，我们的框架可以实现由音乐内容控制的不同运动，而不仅仅是由节拍。我们的音乐驱动舞蹈综合框架是一个分层系统，包括三个层次：姿势，图案和编排。姿势水平由LSTM组件组成，该组件产生时间相干的姿势。图案级别引导一组连续姿势，形成一个使用新颖运动感知损失所属的特定分布的运动。并且舞蹈级别选择所执行的运动的顺序，并驱动系统遵循舞蹈类型的全球结构。我们的结果展示了我们的音乐驱动框架的有效性，以在各种舞蹈类型上产生自然和一致的运动，控制合成运动的内容，并尊重舞蹈的整体结构。

可以训练生成模型，以从特定域中生成图像，仅由文本提示引导，而不看到任何图像？换句话说：可以将图像生成器“盲目地训练”吗？利用大规模对比语言图像预训练（CLIP）模型的语义力量，我们提出了一种文本驱动方法，允许将生成模型转移到新域，而无需收集单个图像。我们展示通过自然语言提示和几分钟的培训，我们的方法可以通过各种风格和形状的多种域调整发电机。值得注意的是，许多这些修改难以与现有方法达到困难或完全不可能。我们在广泛的域中进行了广泛的实验和比较。这些证明了我们方法的有效性，并表明我们的移动模型保持了对下游任务吸引的生成模型的潜在空间属性。

多个摄像机制造的视频录制的可用性越来越多，为姿势和运动重建方法中的减少和深度歧义提供了新的方法。然而，多视图算法强烈依赖于相机参数;特别地，相机之间的相对介绍。在不受控制的设置中，这种依赖变为一旦转移到动态捕获一次。我们介绍Flex（免费多视图重建），一个端到端的无参数多视图模型。 Flex是无意义的参数，即它不需要任何相机参数，都不是内在的也不是外在的。我们的关键思想是骨架部件和骨长之间的3D角度是不变的相机位置。因此，学习3D旋转和骨长而不是位置允许预测所有相机视图的公共值。我们的网络采用多个视频流，学习通过新型多视图融合层的融合深度特征，并重建单一一致的骨架，其具有时间上相干的关节旋转。我们展示了人类3.6M和KTH多视图足球II数据集的定量和定性结果，以及动态摄像头捕获的合成多人视频流。我们将模型与最先进的方法进行比较，这些方法没有参与参数，并在没有相机参数的情况下显示，我们在获得相机参数可用时获取可比结果的同时优于较大的余量。我们的项目页面上可以使用代码，培训的模型，视频示例和更多材料。

Stone" "Mohawk hairstyle" "Without makeup" "Cute cat" "Lion" "Gothic church" * Equal contribution, ordered alphabetically. Code and video are available on https://github.com/orpatashnik/StyleCLIP

Figure 1. The proposed pixel2style2pixel framework can be used to solve a wide variety of image-to-image translation tasks. Here we show results of pSp on StyleGAN inversion, multi-modal conditional image synthesis, facial frontalization, inpainting and super-resolution.