主要观点总结
本文介绍了多个与视觉相关的Transformer模型的研究进展。这些模型涉及视觉任务的各个领域，包括用于视觉Transformer的新的无训练架构搜索空间；以图像为核心的图像翻译和时间动作检测等。同时，还有针对场景理解，语义感知生成以及语音驱动的动态视频生成等领域的最新进展。此外，文章还介绍了关于对象放置学习，音频驱动的视频生成以及在线动作检测等任务的研究。这些研究旨在解决计算机视觉领域的各种挑战，包括捕捉足够的时间上下文，处理冗余信息和提高模型的性能等。
关键观点总结
关键观点1: 多个视觉Transformer模型的研究进展
涉及视觉任务的各个领域，包括无训练架构搜索空间，图像翻译和时间动作检测等。
关键观点2: 模型应用场景
涉及场景理解，语义感知生成以及语音驱动的动态视频生成等领域。
关键观点3: 对象放置学习
解决了复制-粘贴图像到图像的合成问题，重点是对象放置学习。
关键观点4: 音频驱动的视频生成
提出了使用检测Transformer进行引导对象放置的方法。
关键观点5: 在线动作检测
解决了训练推理差异问题，引入了上下文增强的内存优化Transformer。
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