2021年不可错过的40篇AI论文，你都读过吗？ 机器之心报道编辑：蛋酱2021即将结束了，你今年读了多少论文？ 虽然世界仍在从新冠疫情的破坏中复苏，人们无法向从前那样时常线下相聚、共同探讨交流关于学术领域的最新问题，但AI研究也没有停下跃进的步伐。 转眼就是2021年底了，一年就这么就过去了，时光好像被偷走一样。细细数来，你今年读了多少论文？ 一名加拿大博主Louis Bouchard以发布时间为顺序，整理出了近40篇2021年不可错过的优秀论文。整体来看，合集中的论文偏重计算机视觉方向。 在这个15分钟左右的视频中，你可以快速浏览这些论文： 以下是每篇论文的详细信息： 1、DALL·E: Zero-Shot Text-to-Image Generation from OpenAI 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2102.12092.pdf 代码地址：https://github.com/openai/DALL-E 视频解读：https://youtu.be/DJToDLBPovg 2、VOGUE: Try-On by StyleGAN Interpolation Optimization 论文链接：https://vogue-try-on.github.io/static_files/resources/VOGUE-virtual-try-on.pdf 视频解读：https://youtu.be/i4MnLJGZbaM 3、Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis 论文链接：https://compvis.github.io/taming-transformers/ 代码地址：https://github.com/CompVis/taming-transformers 视频解读：https://youtu.be/JfUTd8fjtX8 4、Thinking Fast And Slow in AI 论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.06002 视频解读：https://youtu.be/3nvAaVSQxs4 5、Automatic detection and quantification of floating marine macro-litter in aerial images 论文链接：https://doi.org/10.1016/j.envpol.2021.116490 代码地址：https://github.com/amonleong/MARLIT 视频解读：https://youtu.be/2dTSsdW0WYI 6、ShaRF: Shape-conditioned Radiance Fields from a Single View 论文链接：https://arxiv.org/abs/2102.08860 代码地址：http://www.krematas.com/sharf/index.html 视频解读：https://youtu.be/gHkkrNMlGNg 7、Generative Adversarial Transformers 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.01209.pdf 代码地址：https://github.com/dorarad/gansformer 视频解读：https://youtu.be/HO-_t0UArd4 8、We Asked Artificial Intelligence to Create Dating Profiles. Would You Swipe Right? 论文链接：https://studyonline.unsw.edu.au/blog/ai-generated-dating-profile 代码地址：https://colab.research.google.com/drive/1VLG8e7YSEwypxU-noRNhsv5dW4NfTGce#forceEdit=true&sandboxMode=true&scrollTo=aeXshJM-Cuaf 视频解读：https://youtu.be/IoRH5u13P-4 9、Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.14030v2 代码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 视频解读：https://youtu.be/QcCJJOLCeJQ 10、IMAGE GANS MEET DIFFERENTIABLE RENDERING FOR INVERSE GRAPHICS AND INTERPRETABLE 3D NEURAL RENDERING 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2010.09125.pdf 视频解读：https://youtu.be/dvjwRBZ3Hnw 11、Deep nets: What have they ever done for vision? 论文链接：https://arxiv.org/abs/1805.04025 视频解读：https://youtu.be/GhPDNzAVNDk 12、Infinite Nature: Perpetual View Generation of Natural Scenes from a Single Image 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2012.09855.pdf 代码地址：https://github.com/google-research/google-research/tree/master/infinite_nature 视频解读：https://youtu.be/NIOt1HLV_Mo 在线试用：https://colab.research.google.com/github/google-research/google-research/blob/master/infinite_nature/infinite_nature_demo.ipynb#scrollTo=sCuRX1liUEVM 13、Portable, Self-Contained Neuroprosthetic Hand with Deep Learning-Based Finger Control 论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.13452 视频解读：https://youtu.be/wNBrCRzlbVw 14、Total Relighting: Learning to Relight Portraits for Background Replacement 论文链接：https://augmentedperception.github.io/total_relighting/total_relighting_paper.pdf 视频解读：https://youtu.be/rVP2tcF_yRI 15、LASR: Learning Articulated Shape Reconstruction from a Monocular Video 论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Yang_LASR_Learning_Articulated_Shape_Reconstruction_From_a_Monocular_Video_CVPR_2021_paper.pdf 代码地址：https://github.com/google/lasr 视频解读：https://youtu.be/lac7wqjS-8E 16、Enhancing Photorealism Enhancement 论文链接：http://vladlen.info/papers/EPE.pdf 代码地址：https://github.com/isl-org/PhotorealismEnhancement 视频解读：https://youtu.be/3rYosbwXm1w 17、DefakeHop: A Light-Weight High-Performance Deepfake Detector 论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.06929 视频解读：https://youtu.be/YMir8sRWRos 18、High-Resolution Photorealistic Image Translation in Real-Time: A Laplacian Pyramid Translation Network 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.09188.pdf 代码地址：https://github.com/csjliang/LPTN 视频解读：https://youtu.be/X7WzlAyUGPo 19、Barbershop: GAN-based Image Compositing using Segmentation Masks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.01505.pdf 代码地址：https://github.com/ZPdesu/Barbershop 视频解读：https://youtu.be/HtqYMvBVJD8 20、TextStyleBrush: Transfer of text aesthetics from a single example 论文链接：https://arxiv.org/abs/2106.08385 代码地址：https://github.com/facebookresearch/IMGUR5K-Handwriting-Dataset?fbclid=IwAR0pRAxhf8Vg-5H3fA0BEaRrMeD21HfoCJ-so8V0qmWK7Ub21dvy_jqgiVo 视频解读：https://youtu.be/hhAri5fl-XI 21、Animating Pictures with Eulerian Motion Fields 论文链接：https://arxiv.org/abs/2011.15128 代码地址：https://eulerian.cs.washington.edu/ 视频解读：https://youtu.be/KgTa2r7d0I0 22、CVPR 2021 Best Paper Award: GIRAFFE - Controllable Image Generation 论文链接：http://www.cvlibs.net/publications/Niemeyer2021CVPR.pdf 代码地址：https://github.com/autonomousvision/giraffe 视频解读：https://youtu.be/JIJkURAkCxM 23、GitHub Copilot & Codex: Evaluating Large Language Models Trained on Code 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2107.03374.pdf 代码地址：https://copilot.github.com/ 视频解读：https://youtu.be/az3oVVkTFB8 24、Apple: Recognizing People in Photos Through Private On-Device Machine Learning 论文链接：https://machinelearning.apple.com/research/recognizing-people-photos 视频解读：https://youtu.be/LIV-M-gFRFA 25、Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equations 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2108.01073.pdf 代码地址：https://github.com/ermongroup/SDEdit 视频解读：https://youtu.be/xoEkSWJSm1k https://colab.research.google.com/drive/1KkLS53PndXKQpPlS1iK-k1nRQYmlb4aO?usp=sharing 26、Sketch Your Own GAN 论文链接：https://arxiv.org/abs/2108.02774 代码地址：https://github.com/PeterWang512/GANSketching 视频解读：https://youtu.be/vz_wEQkTLk0 27、Tesla's Autopilot Explained 在今年8月的特斯拉AI日上，特斯拉AI总监Andrej Karpathy和其他人展示了特斯拉是如何通过八个摄像头采集图像，打造了基于视觉的自动驾驶系统。 视频解读：https://youtu.be/DTHqgDqkIRw 28、Styleclip: Text-driven manipulation of StyleGAN imagery 论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.17249 代码地址：https://github.com/orpatashnik/StyleCLIP 视频解读：https://youtu.be/RAXrwPskNso https://colab.research.google.com/github/orpatashnik/StyleCLIP/blob/main/notebooks/StyleCLIP_global.ipynb 29、TimeLens: Event-based Video Frame Interpolation 论文链接：http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/CVPR21_Gehrig.pdf 代码地址：https://github.com/uzh-rpg/rpg_timelens 视频解读：https://youtu.be/HWA0yVXYRlk 30、Diverse Generation from a Single Video Made Possible 论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.08591 代码地址：https://nivha.github.io/vgpnn/ 视频解读：https://youtu.be/Uy8yKPEi1dg 31、Skillful Precipitation Nowcasting using Deep Generative Models of Radar 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-021-03854-z 代码地址：https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/nowcasting 视频解读：https://youtu.be/dlSIq64psEY 32、The Cocktail Fork Problem: Three-Stem Audio Separation for Real-World Soundtracks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.09958.pdf 代码地址：https://cocktail-fork.github.io/ 视频解读：https://youtu.be/Rpxufqt5r6I 33、ADOP: Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.06635.pdf 代码地址：https://github.com/darglein/ADOP 视频解读：https://youtu.be/Jfph7Vld_Nw 34、(Style)CLIPDraw: Coupling Content and Style in Text-to-Drawing Synthesis CLIPDraw论文链接：https://arxiv.org/abs/2106.14843 在线试用：https://colab.research.google.com/github/kvfrans/clipdraw/blob/main/clipdraw.ipynb StyleCLIPDraw论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.03133 在线试用：https://colab.research.google.com/github/pschaldenbrand/StyleCLIPDraw/blob/master/Style_ClipDraw.ipynb 视频解读：https://youtu.be/5xzcIzHm8Wo 35、SwinIR: Image restoration using swin transformer 论文链接：https://arxiv.org/abs/2108.10257 代码地址：https://github.com/JingyunLiang/SwinIR 视频解读：https://youtu.be/GFm3RfrtDoU https://replicate.ai/jingyunliang/swinir 36、EditGAN: High-Precision Semantic Image Editing 论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.03186 代码地址：https://nv-tlabs.github.io/editGAN/ 视频解读：https://youtu.be/bus4OGyMQec 37、CityNeRF: Building NeRF at City Scale 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2112.05504.pdf 代码地址：https://city-super.github.io/citynerf/ 视频解读：https://youtu.be/swfx0bJMIlY 38、ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning 论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.09734 代码地址：https://github.com/rmokady/CLIP_prefix_caption 视频解读：https://youtu.be/VQDrmuccWDo 在线试用：https://colab.research.google.com/drive/1tuoAC5F4sC7qid56Z0ap-stR3rwdk0ZV?usp=sharing 当然，博主在整理的过程中也不能保证完美。经网友提醒，这里可以手动添加一项突破性研究：「AlphaFold」。 去年，谷歌旗下人工智能技术公司 DeepMind 宣布深度学习算法「Alphafold」破解了出现五十年之久的蛋白质分子折叠问题。2021年7月，AlphaFold 的论文正式发表在《Nature》杂志上。 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2 这项研究被评为Nature年度技术突破，Alphafold 的缔造者之一 John Jumper 也被评为《Nature》2021 年度十大科学人物。DeepMind也已经将他们的预测结果免费开放给公众。 对于你来说，2021年最令人印象深刻的论文又是哪篇呢？ 原文链接：https://www.louisbouchard.ai/2021-ai-papers-review/ ?THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com