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Awesome CS IKUN

【English | 中文】

📖 概述

  • 这是 全球首个学术iKUN论文合集 的GitHub仓库🔥🔥🔥

  • 我们收集了4 KUN篇 (1 KUN = 2.5) 计算机iKUN论文，汇集了CS (Computer Science) iKUN近年来的主要工作

  • 我们希望通过这个GitHub仓库：

    • 给各位科研人员繁忙的研究生活里添加些许乐趣
    • 对娱乐界促进科研界的发展带来一些思考与启发

  • 您的Star是我们不断更新的动力，也欢迎大家在issue补充CS iKUN相关的论文

🎉 新闻

  • 2024年6月21日，我们发布了全球首个学术iKUN论文合集 Awesome CS IKUN

📑 目录

🔥 iKUN论文合集

🚀 论文详情

[ICLR 2024] SyncDreamer: Generating Multiview-consistent Images from a Single-view Image

[CVPR 2024] iKUN: Speak to Trackers without Retraining

[ESWA 2024] Human Evolutionary Optimization Algorithm

[ICCV 2023] Tune-A-Video: One-Shot Tuning of Image Diffusion Models for Text-to-Video Generation

[202312] A Challenger to GPT-4V? Early Explorations of Gemini in Visual Expertise

[202310] You Only Train Once: A Unified Framework for Both Full-Reference and No-Reference Image Quality Assessment

[202305] Control-A-Video: Controllable Text-to-Video Generation with Diffusion Models

[202305] Watermarking Diffusion Model

[202106] Federated Learning on Non-IID Data: A Survey

[201811] iQIYI-VID: A Large Dataset for Multi-modal Person Identification

📚 论文列表

标题 发布于 年份 代码
SyncDreamer: Generating Multiview-consistent Images from a Single-view Image ICLR 2024 Github
iKUN: Speak to Trackers without Retraining CVPR 2024 Github
Human Evolutionary Optimization Algorithm ESWA 2024 Github
Tune-A-Video: One-Shot Tuning of Image Diffusion Models for Text-to-Video Generation ICCV 2023 Github
A Challenger to GPT-4V? Early Explorations of Gemini in Visual Expertise arXiv 2023 Github
You Only Train Once: A Unified Framework for Both Full-Reference and No-Reference Image Quality Assessment arXiv 2023 Github
Control-A-Video: Controllable Text-to-Video Generation with Diffusion Models arXiv 2023 Github
Watermarking Diffusion Model arXiv 2023 -
Federated Learning on Non-IID Data: A Survey Neurocomputing 2021 -
iQIYI-VID: A Large Dataset for Multi-modal Person Identification arXiv 2018 -
  • 论文都给哥哥整理好了，方便哥哥一网打尽，开庭时带上你的论文🥳

📊 分析

✨ 引用量

  • 我们统计了部分iKUN相关论文的引用量（时间截至20240621），发现部分论文有着较高的引用量

🌟 Github Star

  • 我们还统计了iKUN相关论文对应代码仓库的Star数量（时间截至20240621），发现部分论文也有着较高的Star数量

👨‍💻‍ 作者分布

  • 我们发现iKUN相关论文的第一作者100%是华人

  • 论文发布的主要机构包括腾讯、新国立、港大等

  • 我们认为将哥哥写进论文可以带来更多的论文曝光度，进而间接地增加了论文的影响力。这是娱乐界对科研界起到促进作用的一个很好的示范🎉为现代科研成果展示的方式带来了新的启发🎊

🤝 致谢

  • 真诚感谢各位CS真iKUN能把哥哥写进论文里，是你们开辟了追星的新方式👍

📬 联系方式

  • 如果您有任何问题、反馈意见或想要联系我们，欢迎随时通过电子邮件与我们联系： awesome_cs_ikun@163.com