在本文中，作者提出了一种在生成对抗性学习框架下的新颖的视频合成方法。 通过精心设计的生成器和鉴别器体系结构，再加上时空对抗目标，可以在包括分割蒙版，草图和姿势在内的各种输入格式上获得高分辨率，逼真的，时间上连贯的视频结果。 论文 | https://arxiv.org/abs/1808.0660