生成模型—VAE(VariationalAuto-Encoder) 为进一步了解面部反应生成模型的原理，故详细学习VAE。 Auto-encoder 感谢李宏毅老师的视频！ 自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，可以用于数据降维、特征压缩、特征提取、数据生成等任务。其主要思想是尝试将输入数据通过编码器（Encoder）转换为一个低维度的潜在特征空间（类似PCA），并使用解码器（Decoder）将该特征空间重建为与原始数据尽可能相似的输出数据。自编码器由编码器和解码器两部分组成，其中编码器将高维度的输入数据映射到低维度的潜在特征空间，而解码器则将该潜在特征空间的表示映射回原来的高维度数据空间，...

关于REACT2024 首先，挑战赛官网如下：https://sites.google.com/cam.ac.uk/react2024/home这个挑战赛的任务是：建立一个机器学习模型，在双人交互的背景下，通过说话者的视频、音频、表情等数据，生成听者的面部反应并要保证反应的合理性(FRDistandFRCorr)、多样性(FRVar,FRDiv,andFRDvs)、同步性(FRSyn)、真实性(FRRea)。 DATASET NoXI:NOviceeXpertInteractiondataset] RECOLA:REmoteCOLlaborativeandAffectivedataset这...

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