VAE^ 2: Preventing Posterior Collapse of Variational Video Predictions in the Wild

Publication
arXiv preprint arXiv:2101.12050

本文针对野外视频预测中变分模型的后验坍缩问题,提出VAE^2方法。通过设计有效的潜在变量建模与训练机制,避免解码器忽略潜在码,从而增强模型对复杂动态场景的表征能力,提升视频预测的长期一致性与运动建模精度。实验表明该方法在多个视频预测基准上取得了优越性能。