中国科学技术大学《计算机图形学》课程作业（2020年春） 0.课程简介 这里是中国科学技术大学本科课程《计算机图形学》（课程编号：00106501）的课程作业网站。 课程主页： 授课教师： 助教 倪宁 庄涛 课程的每个作业是一个Github项目来进行发布（如下第1部分），如下第2部分提供了课程所需的相关软件的下载链接和使用说明，第3部分提供了课程相关的辅助资料。 1.课程作业 本课程将通过精心设计的系统性编程作业（每周一个），来系统地理解和熟悉计算机图形学的基本内容及发展。通过这些编程作业，

动态图表示学习，动态图分析论文汇总项目 本项目总结了动态图表示学习的有关论文，该项目在持续更新中，欢迎大家看/星/叉！ 如果大家有值得推荐的工作，可以在问题中提出要推荐的工作，论文下载链接及其工作亮点（有优秀代码实现的工作，会优先考虑在内）。项目中表述有误的部分，也可以在issue中提出。感谢！ 引流：【这也是我们的工作，欢迎手表/星/叉】 社交知识图谱专题： : 目录如下： 静态图表示与分析工作 针对静态图表示学习以及静态图分析，挖掘领域，挑选出个人认为值得继承的引用数更高，知名度较高的或

重新思考真正无监督的图像到图像翻译 生成的每个图像均带有左侧的源图像以及每个聚类的平均样式矢量。该网络是在完全不受监督的方式下进行训练的。 pytorch官方实现的“重新思考真正无监督的图像到图像翻译” 庆俊白1 *，崔润吉2 ，荣荣2 ，宰俊瑜3 ，玄宗1 *在Clova AI Research实习期间完成的工作1延世大学2 Clova AI Research，NAVER Corp.。 3 EPFL 摘要每个最近的图像到图像转换模型都至少使用图像级别（即输入-输出对）或集合级别（即域标签）的