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2024-03-07 19:28:21

立华奏_百度百科

百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心立华奏播报讨论上传视频动画《Angel Beats!》中的角色收藏查看我的收藏0有用+10立华奏是动画作品《Angel Beats!》中的角色。在死后世界的学校中担任着学生会会长。被“死后世界战线”的人称为“天使”，不过自己否认这一说法。很少有表情变化，同时也非常寡言，所以很难得知她在想什么。喜欢吃麻婆豆腐（在食堂里因为其恐怖的辣味而无人问津）。前世接受了音无结弦的恩惠，但还未对结弦表达感谢，所以落入死后世界后，只为与恩人说一声谢谢。中文名立华奏外文名立華かなで（たちばなかなで）Tachibana Kanade别名天使配音花泽香菜性别女登场作品《Angel Beats!》年龄16身高150 cm职务死后世界学校学生会长喜欢的食物麻婆豆腐目录1角色形象▪角色背景▪衣着外貌▪性格特点2角色能力▪技能▪AP3人际关系4主要经历▪与“sss”团的斗争▪表明心意▪毕业典礼结束5奖项荣誉角色形象播报编辑角色背景动画人设 [1]死后世界学校学生会长，主要责任是维护学校学生的秩序。虽然身材娇小但通过程序编辑使自己拥有超人般的体质和攻击防御都非常强力的武器，还能够使自己拥有了一双翅膀（音无的推荐），完全展开就像天使一般。被“SSS团”成员称作“天使”，尽管本人并不认同这个称号 [2]。衣着外貌angel beats人物身高身材娇小。平时面无表情，有一头白银长直的头发（最后一话是马尾）和一双琥珀色瞳的眼睛。衣着与死后世界的校服款式不同。性格特点人物形象(5张)很少有表情变化，同时也非常寡言，所以很难得知她究竟在想什么，由理对她的评价是无感情、冷冰冰、寡言少语，但比NPC个性得多 [3]。音无认为是因为能够成为她朋友的人都消失了，只留她一个而孤独所致。在最后一话中突然变得开朗，不但会笑，还会做出很可爱的害怕样子 [4]。天然呆的性格让自己表现得十分笨拙，她在死后世界的目的实际是为了让没能好好度过青春时代的人们，有一个美满的青春，但因太过笨拙不知道怎么表达只好采取暴力。 [5]这一点还突出在她的喜好上，奏觉得麻婆豆腐很好吃，但并不知道自己其实是喜欢麻婆豆腐 [6]。角色能力播报编辑技能天使技能(16张)天使在使用Hand sonic和Distortion之前都先说了Guard skill，证明其使用能力要先选择所需技能大类，然后再选择其下的分支技能。Hand sonic和Distortion在面对物理攻击时都会出现飞散的“0”和“1”（“0”和“1”是电脑的二进制语言）。Hand sonic（音速手刃）根据需要单体二体均可，可以进行版本切换转换不同形态。Hand Sonic 在使用Version切换时，需要按照Version次序（版本号）切换。但在使用Handsonic Version5时无需按次序，直接即可召唤。Hand sonic（音速手刃）：首次出现于第一话，在手背处形成短剑可用于攻击与格挡。 [7-8]Hand sonic version2（音速手刃2代）：出现于第六话，Hand sonic的加强版，据天使所说V2是强化了高速性能的超薄型态。 [9]Hand sonic version3（音速手刃3代）：出现于第六话，形似三叉戟（天使认为很不雅观，但是音无觉得很酷） [10]Hand sonic version4（音速手刃4代）：出现于第六话，形似莲花，因体积大而可以撑破门，天使所述因可爱而造。 [11]Hand sonic version5（音速手刃5代）：出现于第十话，形状类似巨钳，是天使按照音无所说“冷酷的天使要更加邪恶”而改制，音无觉得“比起天使，更像恶魔多点” [12]；第十话中却被当成弹弓而使用 [13]。Distortion（扭曲）首次出现于第一话，使指向自己靠惯性运动的运动物体发生偏转改变其运动路径 [14]。（第二话中把打入身体的子弹也给弹了出来，还有排除自身受到的一定的伤害作用。 [15]）Delay（延迟）首次出现于第二话，从名称看应该是使对方对速度反应延迟，但动画表现上类似于闪避，在受攻击时突然加速，移动时带有残影。 [16]Harmonics（分身）出现于第三话资料中，制造与自己记忆、能力完全相同的分身。正式出现于第七话 [17]。第八话中被奏无意识之间分出的分身大量使用，量产天使复制体。分身同时也具有自己的意识，不受主体控制。Absorb（回收）出现于第八话，为 Harmomics的反向技能，将放出的分身回收，不过每一个分身都有自我意识，回收时分身和本体的意识会融合。 [18]Howling（音咆哮）出现于第八话，是分身自己制作的技能，将2体音速手刃交叉后以音叉形式发出的音波冲击，大范围杀伤技能，作用具复制体天使的话看是击晕，但对使用耳塞的人无效（或将耳朵蒙上也可）。 [19]Overdrive（能力提升）出现于第七话钓鱼时，属于被动技能，提高自己的力量，具有惊人的爆发力。（第七话甩鱼竿把被钩住的竹山甩上了天，并且飞的影子都不见了） [20]Timewait（计时）出现于第八话，由理为使天使分身消失而参考 Angelplayer 在天使电脑上做出的倒计时程序，只要使用 Harmomics 则经过 Timewait 设定的时间后，Absorb 自动发动，按由理的话看，设定时间必须不低于10秒。 [21]Wing（翅膀）听取音无的建议而增加的，第十话中提到，在11话中出现（化身天使，只是装饰，不存在BUG，也可协助从高空降落）。 [22]AP技能制造软件Angel Player所有能力都是在宿舍的电脑上用“ANGEL PLAYER”（简称AP）开发的，而且和Guild（公会）武器制作的原理几乎一样 [23]，但她告诉音无那些武器只是自卫用的，而非以攻击为目的而开发 [24]。这个软件将技能转为二进制之后在转化或转换为实体，并且可以进行攻击、防守或者是回避等。简单说之，就是可以控制这个世界并且制造出人物状态和技能的软件。天使能够直接通过“口语命令”使自身“二进制化”（或“拥有能力”），而且在天使使用Harmonics技能后的天使分身进行直接攻击时也使用了Guard Skill(自卫技能)这样的大分支技能指令。根据由理在第12话密室中得出的真相推测‘死后世界’本身为人为编写的程序，人物自身以及环境物体即为数字化的产物，天使的能力应该为系统内编写的应用程序。Angel Player是配有说明书的，从其说明书大小来看AP是一非常复杂的，全部使用英文操作的软件，创造技能时也需要通过软件设置其防御（或攻击）方式。大多数技能的编写方式在说明书里也有记载。使用技能时会出现“0”、“1”这样的二进制数字，会将立华奏的身体数字化，因此可以改变身体以及周围的环境，所以可以凭空产生Handsonic的手刃，Distortion的在受到攻击时使向自己攻击的物体改变运动方向，同样地，在Harmonics发动时将自身的“数据”进行复制（天使的分身同样存在着自身意识），在Absorb发动时所有分身也转换成二进制的数字回到本体（这里就像数据复制出后经过改动再大量重新写入）。人际关系播报编辑“SSS”团成员以及直井文人和奏奏身为死后世界的学生会长，管理着大大小小的学生事务，其中就包括了对“SSS”团的管理，第一个反抗奏的就是“SSS”团的团长仲村由理就与奏多次发生战斗，在“公会空降作战”中发生过近身战 [25]。第13话中由理称呼奏为小奏，奏也直呼由理的名字，二人之间的关系已好转，成为了朋友 [26]。学生会副会长直井文人一直在暗中谋划着成为死后世界的神，还专门为奏设计过牢房 [27]。奏与“SSS”团的关系逐渐好转之后，曾无意中发动过Harmonics，由此产生了红眼天使，外表和奏一模一样（瞳色除外），而且还会使用和奏一样的技能 [28]，自身可复制，当奏被“SSS”团救出之后，带着大量的思想与奏的本体同化 [18]。奏与音无结弦有着很深的羁绊，生前就是由音无捐献的心脏，奏才活了下来，是奏一直想要感谢的人，也是因为有了音无，奏与“SSS”团的关系得以好转，音无曾表示愿意成为奏的同伴 [29]。在第13话中，音无向奏表白，奏表达了感谢后没有了遗憾而消失 [30]。在13话的最后18秒里，二人又有了命运般的邂逅 [31]。主要经历播报编辑与“sss”团的斗争动画剧照(17张)初登场于第1话，死后世界学校的学生会长，被“死后世界战线”认为是外表为少女的天使，首句台词就是“我不是天使”。 [2]在第11话中由理澄清了奏也是人类而不是天使 [32]。被音无要求证明自己已经死了而不可能再死，使用Handsonic刺向了音无的心脏 [7]。因“SSS”团的反抗，奏也没有明确表明自己的意图，双方都贯彻着自己的信念，一直出于敌对状态，在“龙卷行动（Operation Tornado）”作战计划中，奏与所属于负责阻止天使前进的防御班的音无在第二联络桥相遇，被音无击中后启用防御技能HandSonic走向音无，最终在野田等人的攻击下没能进入学园大食堂 [33]。在公会（Guild）空降作战中，奏闯入公会，迫使由理放弃公会。为拖延时间，由理与奏展开了战斗 [25]，随后音无救下了由理，奏落入了爆破后的火海中 [34]。在棒球赛突击作战中，为和平解决“SSS”团在比赛中的问题，奏与学生会副会长直井以及学校的棒球精英组成的棒球队与“SSS”团的队伍进行了对决，因由依中途妨碍了日向，使得奏的队伍取得了胜利。 [35]天使考试妨碍作战，在“SSS”团的谋划下，奏在交卷的时候的试卷被偷换了，从而考试全科零分而被解除学生会长的职务而失去了信任 [36]。在学生会长的职务被解除后，“SSS”团再次进行“龙卷行动”，然而这次奏没有打算去阻止，在由理看来，她只是想吃麻婆豆腐而已 [37]。奏对于麻婆豆腐的喜爱，连自己都还不知道，在音无的邀请下，奏与音无在课间去食堂吃麻婆豆腐，然而被代理学生会长直井文人以违反校规的理由关进了专门为奏设计的牢房，但门被奏的HandSonic破坏掉了，也因此阻止了文人的计划 [38]。表明心意奏与音无合作(2张)直到第9话，奏才向音无表明了自己是为了让大家获得释怀的心情，并还认为音无知道。因此音无认为奏很笨拙。在音无弄清来龙去脉后，决定帮助奏 [39]。奏恢复学生会长一职后，首先与音无定下的目标就是由依，计划本是以“其他社团投诉说这里有噪音”这个理由没收由依的吉他，但被奏说成了“乐队因为你的吉他而失去活力” [40]。假装被音无撞到时，笨拙地把吉他扔得高高的。 [41]奏与“SSS”团第一次和睦接触是在"怪兽流"行动中，奏被音无邀请和大家一起去河边钓鱼 [42]，但奏似乎不会钓鱼，并且表现得不害怕虫子 [43]，在这次行动中，奏和音无等人钓起了河之主，在大家即将被河之主吃掉时，奏使用了分身救了大家 [17]。在学校里处理鱼肉时，奏也参与了其中。慢慢地，奏开始被接纳，融入其中。在收拾餐具的时候，由理被奏的分身——红眼天使击伤逃到音无等人身边 [44]。战斗中，奏与红眼天使相互刺中对方。趁音无等人上课期间，奏在医院被红眼天使带走 [45]，后被“战线”成员在废弃的公会救出，然而由于同化的作用，分身进入本体使得大量的思想一口气灌输给奏。 [18]大家都在担心的时候，最终奇迹发生了，奏醒了过来，还是原来与音无有过约定的奏 [46]。毕业典礼上的奏(4张)奏第一次展示出翅膀，是在与影子作战时，就像真正天使一样 [22]。对于影子的产生，开始被由理怀疑是奏的程序出现了BUG，后经过证实奏的程序并没有问题。在由理寻找影子的根源时被影子袭击，奏引导音无等人救下了由理。 [47]在第13话去往体育馆的路上，从来没有参加过毕业典礼的奏一路上哼着岩泽的“My Song”，音无认为奏在题字的时候显得很开心，另外“死后世界战线”的线歌也是由奏编制的，在歌词中也添加少不了关于奏最喜欢的麻婆豆腐的相关歌词，毕业证书大部分是由奏制作的 [48]。毕业典礼结束毕业典礼结束后，文人、由理、日向先后离开，随后音无向奏提出了一起留在这里，并向奏表白，此时的奏没有说任何话，因为一旦说出来，奏就会消失，在音无的追问下，奏说出了自己就是靠音无捐献的心脏活下来的人，据她自己认为，音无能取回自己的记忆，是因为他在她的胸口上做了梦，是因为一直在倾听自己心脏跳动的声音。对于奏来说，唯一的遗憾就是还未向给予自己青春的音无道谢，正是因为这个心结，才误入了死后世界 [49]。“你一直相信着的事情，也让我相信吧，活着是一件美好的事情”，奏这样请求音无将刚刚说的话再说一遍，最终音无再次向奏表白，奏得以感谢音无给予的爱和生命而消失（重生） [50]。在最后一集ED的最后一个画面，音无和奏重生后在现实生活中相遇，奏所哼的歌为学院内歌手创作的曲子 [31]。奖项荣誉播报编辑角色荣誉(9张)主办方赛事年份届次皇冠赛奖项Minhtam国际最萌大会2011第四届 [51]季军黄玉项链2012第五届 [52]冠军海蓝宝石项链蓝宝石头饰2013第六届 [53]准萌海蓝宝石项链钻石头环2014第七届 [54]季军紫水晶项链钻石头环2015第八届 [55]-萌王大赛冠军新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

光流法--Lucas Kanade算法 - 知乎

光流法--Lucas Kanade算法 - 知乎首发于(ML/DL/CV)相关细小知识点梳理切换模式写文章登录/注册光流法--Lucas Kanade算法Saul一光流简介:光流问题涉及尝试找出一幅图像中的许多点在第二幅图像中移动的位置--通常是以视频序列完成的，因此可以假定第一幅图像中的大部分点框架都可以在第二幅图像中找到。光流可以用于场景中物体的运动估计，设置用于相机相对于整个场景的自运动估计。光流算法的理想输出是两帧图像中每个像素的速度的估计关联，或者等效的，一幅图像中每个像素的位移矢量，指示该像素在另一幅图像中的相对位置，如果图像中的每个像素都采用这种方法通常称为“稠密光流”。还有一种算法称为“稀疏光流”，仅仅只跟踪图像中某些点的子集，该算法通常是快速且可靠的，因为其将注意力只放在容易跟踪的特定点上，稀疏跟踪的计算成本远远低于稠密跟踪，这也导致了后者的研究基本被限制在了学术圈。二 Lucas Kanade稀疏光流算法:2.1 简要介绍Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade在1981年提出了Lucas Kanade（LK）算法试图计算稠密光流。然而该方法容易应用到输入图像中的点的子集，所以反而成为了稀疏光流算法的重要技术，该算法可以应用到稀疏场景中，因为它仅依赖于围绕某个兴趣点的一些小窗口导出的局部信息，但该算法的缺点在于，如果像素点的运动幅度过大，运动到了局部窗口之外，那么算法将无法找到。这个问题就导致了“金字塔-LK算法的发展”，该算法从图像金字塔的最低细节开始跟踪，并逐渐跟踪至更精细的细节。跟踪图像金字塔允许大幅度的运动被局部窗口捕捉。2.2 工作原理LK算法是一种两帧差分的光流估计算法，其基本思想基于以下三个假设。亮度恒定：场景中目标图像的像素看起来在帧到帧移动是不发生改变。对于灰度图像（对于彩色图像同适用）这意味着像素的灰度值不会随着帧的跟踪改变。时间持续性（微小移动）：图像上相机的移动随时间变化缓慢。实际上，这意味着时间的变化不会引起像素位置的剧烈变化，这样像素的灰度值才能对位置求对应的偏导数。空间一致性：场景中相同表面的相邻点具有相似的运动，并且其投影到图像平面上的距离也比较近。三个基本假设中前两个是光流法的基本假设，第三个是LK算法特有的。基于前两个假设，我们得到图像的约束方程： \begin{equation} I(x,y,t)=I(x+\delta x,y+\delta y,t+\delta t) \end{equation} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ (1)\\ 其中 I(x,y,t) 是 t 时刻图像在 (x,y) 位置的亮度。利用泰勒公式对函数 I(x+\delta x,y+\delta y,t+\delta t) 在 (x,y,t) 处展开可得： \begin{equation} I(x+\delta x,y+\delta y,t+\delta t)=I(x,y,t)+\frac{\partial I}{\partial x}\delta x+\frac{\partial I}{\partial y}\delta y+\frac{\partial I}{\partial t}\delta t + R(x,y,t) \end {equation} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ (2)\\ 其中 R(x,y,t) 为泰勒公式的高阶余项近似为0。联立公式(1)和(2)可以得到 \begin{equation} \frac{\partial I}{\partial x}\delta x+\frac{\partial I}{\partial y}\delta y+\frac{\partial I}{\partial t}\delta t=0 \end{equation} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ (3)\\ 等价为 \begin{equation} \frac{\partial I}{\partial x}\frac{\delta x}{\delta t}+\frac{\partial I}{\partial y}\frac{\delta y}{\delta t}+\frac{\partial I}{\partial t}=0 \end{equation} \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ (4)\\ 其中 \frac{\delta x}{\delta t} 和 \frac{\delta y }{\delta t} 分别为像素点沿着x和y方向的导数，沿x和y方向的速度分量分别记为 u 和 v ，可以将以上式子简写为： I_xu+I_yv+I_t=0 \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ (5) \\ 进一步简化为矩阵形式： \nabla I^T\cdot \vec{V} = -I_t \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ (6)\\ 由于以上的方程有u 和 v 两个未知数，所以无法求解，那们我们就要基于第三条假设得到一些其他的方程进行联立求解。回到第三条假设，我和可以假设在一个大小为 m\times m (n=m^2) 的窗口内，图像的光流是一个恒定值。那么就可以得到以下方程组：I_{x1}u+I_{y1}v=-I_{t1}\\ I_{x2}u+I_{y2}v=-I_{t2}\\ \cdot \\ \cdot \\ \cdot \\ I_{xn}u+I_{yn}v=-I_{tn}\\ 为了求解以上过度约束的系统可以采用最小二乘法对以上的方程还是进行最小化，将以上方程采用矩阵形式进行表示：记做 A\vec V=-b ,采用最小二乘法得到A^TA\vec V=A^T(-b) 则最终所有求解的光流（速度矢量）为：\vec V = (A^TA)^{-1}A^T(-b) 矩阵形式表示如下：最终求得 \vec V 便是LK算法所对应的光流。2.3 代码实现以下为python-opencv的官方实现：import numpy as np

import cv2

import sys

cap = cv2.VideoCapture("video2.mp4")

feature_params = dict( maxCorners = 100,qualityLevel = 0.3,minDistance = 7,blockSize = 7 )

lk_params = dict(winSize = (15,15),maxLevel = 2,criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))

color = np.random.randint(0,255,(100,3))

ret, old_frame = cap.read()

old_gray = cv2.cvtColor(old_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask = None, **feature_params)#选取好的特征点，返回特征点列表

mask = np.zeros_like(old_frame)

while(1):

ret,frame = cap.read()

if frame is None: break

frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params)#计算新的一副图像中相应的特征点额位置

good_new = p1[st==1]

good_old = p0[st==1]

for i,(new,old) in enumerate(zip(good_new,good_old)):

a,b = new.ravel() #ravel()函数用于降维并且不产生副本

c,d = old.ravel()

mask = cv2.line(mask, (a,b),(c,d), color[i].tolist(), 2)

frame = cv2.circle(frame,(a,b),5,color[i].tolist(),-1)

img = cv2.add(frame,mask)

cv2.imshow('frame',img)

k = cv2.waitKey(30) & 0xff

if k == 27:

break

old_gray = frame_gray.copy()

p0 = good_new.reshape(-1,1,2)

cv2.destroyAllWindows()

cap.release()实验效果：编辑于 2020-05-22 07:58图像处理计算机视觉图像赞同 22624 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录(ML/DL/CV)相关细小知识 are not allowed to access this resour

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誠邀各位加入世界計劃編輯組：606067741（入群前請註明萌百ID並確保您為自確用戶）

基本資料

本名

宵崎（）奏（）(Yoisaki Kanade)

別號

K（網名）、knd、奏寶

髮色

白髮

瞳色

藍瞳

身高

154cm

年齡

17[1]

生日

2月10日

星座

水瓶座

聲優

楠木燈

萌點

白長直、劉海尾、貧乳、運動衫、萌袖、宅女、弱氣、溫柔、作曲家、冰美人、單親子女、心理創傷、體力差、畏光、超長髮、長鬢角、雙撇子

所屬團體

25時，在Nightcord。

愛好

找音樂聽、看電影、漫畫、動畫、美術作品等

擅長的事情

憑感覺計時

喜歡的食物

泡麵、罐頭[2]

討厭的食物

香菜、納豆等氣味很獨特的食物

不擅長的事情

直射的陽光、做家務

學校

一所函授高中/通信制高中

學年

高中二年級 → 三年級[3]

班級

？？？

擔當

作曲

親屬或相關人

25時，在Nightcord。：朝比奈真冬、東雲繪名、曉山瑞希、初音未來、鏡音鈴、MEIKO、巡音流歌、鏡音連、KAITO

「

……不寫出更多曲子的話（）

」

宵崎奏（宵崎（）奏（））是《世界計劃彩色舞台 feat. 初音未來》及其衍生作品的登場角色。代表色為#BB6688

1 簡介

2 經歷

3 軼事

4 活動和歌曲

5 人際關係

5.1 隊內成員

5.2 隊外成員

6 卡面

7 註釋

簡介

「

被音樂愛着的少女[4]

」

自己創作的音樂讓最重要的人（）陷入絕望而受到嚴重的心理創傷。

經歷此事後認為自己必須創作出更多「令人幸福的歌曲」而創立了25時。

在組內主要負責作曲。

經歷

以下內容含有劇透成分，可能影響觀賞作品興趣，請酌情閱讀

主線

母親已過世，父親的工作是作曲家，奏性格和如今不同，還是比較開朗的女孩子。

奏從小就憧憬着父親，小學五年級就能用電腦作曲，目標是像父親一樣製作出能讓聽到的人都能感到幸福的曲子。

故事開始的兩年前，已就讀中學的奏雖然不擅長家務，但還是努力想要照顧好父親的生活起居，為了能讓一直埋頭工作的父親打起精神而決定向小時候那樣給父親做一首曲子。

某一次，奏的父親在製作cm曲時遇到瓶頸，奏製作了一段變奏得到了父親的表揚，而這首cm曲也得以被採用，但是父親看起來卻沒什麼精神。

兩個月後，奏的父親終於熬過了新一次的瓶頸做出了新曲，而於此同時，奏也完成了送給父親的曲子，因為處於考試期間還是利用複習的空餘時間製作出來的。

奏的父親聽完後，對奏說出「奏今後也要製作奏自己的音樂哦」後，第二天被奏發現暈倒在房間裏。經醫生診斷處於腦重負荷的記憶混亂狀態，總體上沒有大礙，誘發原因可能是心因性壓力過重。

儘管有的人休養一段時間就能康復，但也有一直無法康復，日常生活無礙但一直處於記憶混亂狀態的患者。

實際上，不善於電腦作曲，曲風也不符合流行風向使得奏的父親並沒有從瓶頸期走出來，被選用的cm曲，也僅僅只有奏的改編部分的到了好評。而後來的工作，商家要求依賴多了，也都是希望能做出像cm中奏的改編部分那樣的曲子。

在聽到奏送給自己的曲子以後，奏的父親意識到自己的問題，而同時也斷定自己無法作出這樣觸及人心的曲子。儘管今後也會為了奏為了生活繼續作曲，卻漸漸不太明白自己作曲的初衷何在。

————看過父親的日記後，奏斷定自己是讓父親痛苦的原因，陷入崩潰狀態的奏聽到了母親的八音盒，盒子中傳來父親製作的曲子。

自己和母親都最愛的父親的曲子，而自己的曲子卻並沒有讓人獲得幸福，所以父親才會變成那樣，所以一定要製作出讓人幸福的曲子————這就是奏變得如今模樣的原因。

時間回到現在，在與雪的例行作曲時發現了名為Untitled的音樂文件，試圖播放後被傳送到了「世界」。在那裏與未來短暫相遇，並被託付了救救身邊「那孩子」的請求。回到現實世界後因為事情過於不可思議而認為這只是場夢。

例行與25時的成員交流後解散。之後在查看25時新投稿的曲子時，未來出現在了屏幕上，催促奏「快一點」。

在另外一次社團活動快要結束時得知了新星作曲家OWN。聽完之後，憑音和氛圍認為是雪作的曲，理由是以前雪作過類似的曲子，但被真冬否定了。之後和真冬聊起了社團成立時發生的事情，並聽到了真冬「那時，我感覺好像被K的曲子拯救了。」的話。奏下線後為自己的曲子救了人而高興。

一段時間後，聽完了OWN的新曲，然後去醫院探望重病的父親。之後連續一周的社團活動里都發現雪不在線，於是讓二人和自己一起尋找雪的聯繫方式。在瑞希試着播放Untitled時和其餘兩人一起被傳送到了「世界」。

在「世界」中首次與繪名和瑞希見面，於是一起尋找回現實世界的路。一小時後仍無結果，於是順便與二人交換了真名。之後突然發現了未來，並被託付了找到「那孩子」並救她的請求。

狀態與平時大相逕庭的真冬出現在眾人面前，大家詢問她是否想以OWN的身份作曲。交涉失敗後，在真冬的命令下，被未來強行送出「世界」。在離開「世界」的一瞬間從未來那裏聽到了真冬的真名，不過她沒留意。

回到現實世界後一直想着真冬說的「還不夠」和「稍微被拯救」，倍感失落，認為自己的音樂拯救不了任何人，無論是父親還是真冬。

之後再度來到「世界」，聽到了未來在唱她很久以前寫的歌。提出疑問後得到了「這首歌最初就存在於這個「世界」里，說明這首歌傳達到了那孩子的心念」的回答。但因為之前真冬的說法而認定「還遠遠不夠，即使傳達到了也無意義」，被未來一眼認出她正在經歷和真冬一樣的痛苦。未來認為「這個什麼都沒有的世界有奏的曲子，或許因為她和真冬有同樣的心情，所以只有奏的曲子傳達給了那孩子。」「那個孩子真正的心念並不是要消失。」並被請求找到真冬。重拾能拯救真冬的信心。

回到現實世界後立刻上線，向瑞希和繪名講述了她在「世界」里的經歷，決定作一首曲子拯救雪。並答應下次去「世界」時會帶其他兩人一起。

努力試圖在雪「消失」之前作出能救她的曲子，一度再次陷入「自己的曲子只會讓人不幸」的想法，但抱着相信未來所說的念頭飛速作出了曲子。完成之後讓瑞希和繪名試聽了曲子，然後和瑞希再次來到「世界」。

向真冬坦言自己也有過想要消失的想法，並告訴在場的人她父親的事情。無論真冬怎麼反駁，都堅持要讓她聽聽自己的曲子。

在真冬絕望時說出「這首不對的話我就繼續作曲，一直作到能拯救雪為止」「我已經不想看到任何人在我面前消失了」，承認自己也有過絕望想消失的時候，是雪那句「還沒找到」支持着她繼續作曲。真冬無意重複了一遍「在找到自我以前K必須一直作曲」，（故意）誤當作承諾繼續應承下來，表示反正要一直寫曲，所以並未因為雪而多出工作量，即使有可能在找到之前真冬就消失了她也會繼續。

真冬恢復正常後聽到了從真冬真正的心念里誕生的曲子，並被未來請求五人一起唱這首歌。

回到現實世界後發現Untitled的名字變成了悔やむと書いてミライ。約定明天繼續與25時的成員作曲。之後去醫院探望父親，向父親簡要傾訴了之前的經歷。

第二天與25時的成員在線下首次見面。確認了真冬的名字。回去後收到了真冬感謝她的私信，笑着回了私信感謝真冬。

活動劇情

（加粗代表以該角色為banner的關鍵劇情，即遊戲內的key story）

第2期活動囚われのマリオネット中，為了更好地了解真冬而和25眾人一起去了人偶展，結果真冬看到提線木偶的時候而非常難受。與MIKU交流後認為真冬是在提線木偶中感受到了自己的影子。最終建議真冬將這種感受寫成歌詞，並和25眾人一起鼓勵真冬嘗試直接地表達自己的感受。

第9期活動セカイのハッピーニューイヤー！中，和25眾人一起在SEKAI開跨年派對。

第14期活動満たされないペイルカラー中，對受到打擊的繪名非常關心，和25眾人一起和繪名談心時表示自己一直認可繪名的畫，並為繪名創作了一首歌。

第18期活動君と歌う、桜舞う世界で中，被一歌、實乃理和心羽三人的歌聲所吸引並駐足。

第19期活動シークレット・ディスタンス中，陷入了瓶頸期，因而和25眾人前往靈異巡禮。

第26期活動カーネーション・リコレクション中，持續作曲的奏依然無法打動真冬。此時正巧在醫院探望父親時被父親記憶錯亂而刺激到，對於作曲變得更加偏執。在雨中被瑞希搭話後，在瑞希的建議下去尋找記憶中的花田。找到後回憶起了曾經和父母一起度過的幸福時光而落淚，這才意識到自己一直因為自責而將幸福回憶封鎖了起來。轉變了思路後重新作的曲子也讓真冬無意識地露出了笑容。

第29期活動夏祭り、鳴り響く音は中，和25眾人一起逛了澀谷夏日祭典。

第35期活動灯のミラージュ中，在路邊發現了病倒的真冬並將其接回家中，給真冬餵了蘋果並讓她回憶起了小時候生病被母親照顧的經歷。

第36期活動スクランブル・ファンフェスタ！中，為了看喜歡的創作者的表演而和25眾人一起去虛擬歌手粉絲嘉年華。

第39期活動ボクのあしあとキミのゆくさき中，於慶功宴結束後結識VBS一行。在第一篇章結束的重要箱活打醬油

第42期活動交わる旋律、灯るぬくもり中，和一歌同時拿到最後一張CD並讓給了一歌。之後一歌通過真冬將CD借給奏，卻發現一歌不小心將自己寫的歌詞也放了進去，讀完後對一歌產生了興趣。在穗波的提議下，和一歌、穗波以及真冬一起見面。（然後發現半周年時在公園唱歌，以及一周年時在粉絲嘉年華上唱歌的都是一歌）

第45期活動祈りの先願う明日は中，和25時大家一起去新年參拜。

第47期活動いつか、絶望の底から中，回憶了最初和真冬相識的經歷。在父親剛病倒時陷入了作曲的執念。在看到真冬的留言後聽了真冬對自己曲子的改編，仿佛在絕望的深淵中有一絲光芒的感覺，產生了和他合作的想法。就在這時由於長期不吃不睡而倒下，被剛好來做家政的穗波送去了醫院。回來後邀請真冬一起作曲，並從此一起合作。

第53期活動空白のキャンバスに描く私は中，完成新曲後和大家一起耐心等待繪名的作畫，並和大家一起鼓勵了痛苦的繪名。

第54期活動セカイの桜、つながる想い中，和25時大家一起討論在SEKAI辦賞花派對。

第61期活動迷い子の手を引く、そのさきは中，和繪名、瑞希一起去鳳凰樂園，結果大家一起見到了翹掉模擬考的真冬，三人一起帶真冬在遊樂園裏玩。

第63期活動みんなでエンジョイ！スポジョイパーク中，在路上由於炎熱天氣體力不支時被實乃理搭話雖然奏本人已經不記得她了，意識到自己可能需要加強鍛煉，開始和繪名一起鍛煉。之後二人再次偶遇實乃理，並在實乃理叫上一歌后四人一起去SPOJOYPARK鍛煉。和大家一起玩了輪滑、泡泡相撲，並依靠和父親的回憶在九宮格投球中投中關鍵一球。

第68期活動そしていま、リボンを結んで中，在繪名和瑞希的回憶中，發現了繪名創作的畫和瑞希製作的MV，邀請二人一起合作，四人共同完成了完全體25時的第一首歌。

第70期活動好きを描いて♪レインボーキャンバス中，幫助因為不會畫畫而煩惱的穗波介紹了繪名來教她畫畫。

第72期活動この祭りに夕闇色も中，和25時大家一起觀看澀谷節表演。最後和真冬一起在路邊彈鋼琴。

第75期活動絶叫！？オオカミの森へようこそ！中，和繪名、瑞希一起去宮女文化祭玩，只露臉沒台詞。疑似因為人太多而臉色鐵青

第76期活動Echo my melody中，在一歌的請求下，指導一歌用DTM進行作曲。

第77期活動願いは、いつか朝をこえて中，聽說了真冬母親翻真冬電腦的事，對真冬十分關心。

第81期活動新春！獅子舞ロボのお正月ショー！中，和25時的大家一起去新年參拜與購物中心，在WS的演出中BGM中斷時通過即興彈鋼琴的方式幫忙救場。

第84期活動キャンドルの香りは思い出と共に中，為準備情人節禮物而在穗波的指導下，和一歌與寧寧起製作了香薰蠟燭。

第89期活動イミシブル・ディスコード中，收到了真冬母親的消息，希望她能停止與真冬的音樂活動，讓真冬專注學習。奏希望尊重真冬的想法因而沒有接受，真冬母親因此提議二人見面聊一聊。之後目睹了真冬與KAITO的爭吵，打算告訴真冬母親真冬現在的痛苦。正式見面時，真冬母親說真冬有醫生這一夢想，希望奏能不要影響真冬學習，並表示音樂對真冬的人生不是必要的。然而奏堅持認為音樂對現在精神狀態的真冬是必要的。想起自己母親在自己生病時仍希望自己做自己想做的事，奏認為真冬母親並不是真正為真冬着想，於是表示自己無法信任真冬母親，因而不會離開真冬身邊。

第93期活動ボク達の生存逃走中，和大家一起摸索能為真冬做些什麼，最終接受了瑞希的提議，讓真冬在學校午休的時候來Nightcord一起工作。

第96期活動隣に立つ、優しいあなたへ中，由於擔心真冬的狀態而努力過度，因而被穗波擔心，並收到穗波一同前往婚宴展的邀請。之後又邀請了瑞希，三人一同去了婚宴展，並與穗波二人參與了笑夢等人設計的特別演出。

第100期活動仮面の私にさよならを中，因無法聯繫上真冬而非常擔心，與大家一起分頭尋找真冬。最終真冬在大雨中找到自己家，奏與真冬母親聯繫，讓真冬在冷靜下來之前先待在奏家裏。

第101期活動つなぐ、星の歌中，受邀觀看了LN的感謝演出。

第108期活動ハロー・グッド・デイ！中，升入了三年級，並少有地前往教室參加開學典禮。

第112期活動水底に影を探して中，想繼續支持真冬因而繼續作曲，但也意識到僅僅作曲無法改變現狀。這時Luka來見奏，並請奏來看看SEKAI新出現的湖。路上奏正在向Luka傾訴自己的煩惱，可Luka突然間消失不見，不遠處竟出現了一個哭泣的小女孩。奏帶着小女孩來到湖邊，並幫她在湖中尋找丟失的毛絨玩具。幾次嘗試都失敗後，小女孩希望奏能夠放棄，可奏想到真冬後不想就此放棄，小女孩對奏表示了感謝，隨後奏就在自己房間裏甦醒。一旁的真冬也表示自己做了個類似的夢。奏這才意識到剛才的小女孩有點像真冬，雖然沒有完全明白是怎麼回事，但想到真冬還是需要自己的曲子，奏便堅定了繼續作曲的決心。之後在四人一同來到湖邊後鼓勵了真冬，讓真冬決心探尋湖中的東西。

第116期活動あの日、奏でた音色を中，收到了祖母的聯絡，要自己開始考慮將來的事。奏對此感到迷茫，在繪名和瑞希的建議下開始思考自己想做的事，以及音樂對於自己的意義。之後在SEKAI和Rin聊過後回憶起自己開始作曲的契機：小時候的奏十分憧憬父親所作的曲子，在父親的生日派對上把自己第一次作的曲作為禮物送給了父親，讓父母非常感動。溫暖的回憶里總有音樂相伴，奏也因此曾經純粹地喜愛着音樂，可一想到現實，奏又開始逼迫自己繼續作曲。之後在繪名與KAITO的勸說下終於開始考慮放過自己，並憑着回憶里的感覺創作了一首不太像25時風格的新曲。

第117期活動変わらぬあたたかさの隣で中，和真冬一起為了採購而出門，路上偶遇了瑞希和其姐姐。

軼事

25時四人的名字覆蓋了從晚上到早上的這段時間：宵崎奏、曉山瑞希、東雲繪名、朝比奈真冬。

這一設定對應25時「在25點集合創作到天亮」。

根據卡圖顯示，似乎是雙撇子。

網名K的來源單純的只是自己名字「奏」（）的羅馬字首字母。

多數時候為作曲而來到「世界」。因為「世界」什麼都沒有能使自己注意力更集中，更能感受到大家的心願。偶爾會因為時間到了還沒看到真冬上線而到「世界」找真冬。[5]

覺得待在「世界」不會餓，如果能通電且有插座可以用，「世界」就是絕佳的創作場所。[6]

沉迷作曲廢寢忘食，為了把時間更多地花在作曲上，平常基本只吃泡麵、罐頭以及壓縮餅乾等速食。於是奏在2022年初成為了PJSK與日清杯麵的聯動代表。

不喜歡陽光，極少出門。幾乎每天都窩在房間裏作曲且拉緊窗簾，寧願買空氣淨化器也不願意開窗，房間十分暗（比「世界」還暗一點）。

體力很差，曾經為了看電影而出門卻因為陽光暴曬人太多而產生打道回府的念頭。[7]

和瑞希一起逛雜貨店時被商品勾起了靈感，馬上丟下瑞希跑回了家。[8]

因為可以不用出門就能買到數字版專輯，所以奏不到萬不得已不會出門買實體碟。被真冬吐槽「活動範圍只限於音像店、便利店和購物中心啊」。[9]

自從25時有了每發佈一首歌就聚一次餐的慣例後出門頻率有所增多但還是會因為太陽太曬而想半路回家，甚至為了更了解成員們而主動約大家聚會。

在十字路口等紅燈的時候比起在太陽底下曬更討厭抓緊時間跑過馬路，所以一般都選擇走地下街。（奏：全城都通地下街就好了。[10]）

不喜歡香料、香菜、納豆等氣味強烈的東西。對口感的看法與瑞希相似。[11]

對睡眠時間沒有具體概念，一般是回過神來發現剛才自己睡着了。（繪名：比起睡眠時間長短我更擔心你會一不小心睡地上着涼。[6]）

有一柜子的同款同顏色的夾克衫。選擇夾克衫的理由是方便行動、耐穿、快干，並冠之以「最強裝備」的稱號。[12]

除了作曲外也會看其他人分享的東西。曾把瑞希分享的遊戲實況從頭到尾都看完了。主要目的還是研究BGM[13]

郵箱名里用了真名，之後在「世界」里跟其他人初次見面的時候被繪名直接道破。

很注重頭髮問題。洗完澡後一定會立刻吹乾以免自己感冒。（瑞希：感冒就不能作曲了，這是奏的死活問題啊。[11]）

由於頭髮太長，有時候坐在地上起身時會踩到自己的頭髮而摔倒。[14]

在另一個時間線的澀谷和杏、雫、志步組成了偶像團體YUME YUME JUMP。[15]

本來在團體內只擔任作曲，後來在經紀人的強烈推薦下決定站上舞台。

偶像練習在熱身的時候就開始上氣不接下氣，被杏調侃說「這樣下去要變成BORO BORO JUMP了呢」。後在隊員的鼓勵下決定進行晨跑。

活動和歌曲

以下是遊戲中以本角色為中心展開劇情的活動和原創曲目

活動

歌曲

獨唱版

カーネーション・リコレクション

カナデトモスソラ

Anvo1

いつか、絶望の底から

トリコロージュ

Anvo1

みんなでエンジョイ！スポジョイパーク

N/A

イミシブル・ディスコード

ザムザ

N/A

あの日、奏でた音色を

25時の情熱

N/A

人際關係

隊內成員

朝比奈真冬：

一起製作歌曲的同伴。

對於想要「創作拯救他人的歌曲」的奏來說，渴望消失的真冬就是想要拯救的對象。

能夠察覺到真冬細微的感情變化，會為此詢問真冬是否感受到了什麼。

東雲繪名：

一起製作歌曲的同伴。

十分認可繪名的作品，認為個人風格很突出，同時能很好地配合自己曲子的氛圍。

十分信任繪名，對於歌曲用的插畫總是告訴繪名「按照自己的想法改到滿意就好」。

曉山瑞希：

一起創作歌曲的同伴。

認為瑞希全身心都放在自己的樂趣上，坦坦蕩蕩，非常時尚。

對於瑞希幫助自己找到了重要的回憶而非常感謝。

隊外成員

星乃一歌：

穗波的樂隊夥伴之一。會寫很直接的歌詞。

很欣賞她直率而又堅持自我的演奏和歌唱。

二人通過最後一張CD事件相識，之後奏也曾教過一歌用DTM作曲。

天馬咲希：

穗波與一歌的樂隊夥伴之一。去現場看過LN演出。

（目前僅在舞台上見過，暫未正式認識）

望月穗波：

幫忙做家政的人。

多虧了她準備的紅茶與各季節的畫，在某些瞬間會感到平靜。

二人的氛圍感已是同居多年的感覺

日野森志步：

穗波與一歌的樂隊夥伴之一。去現場看過LN演出。

（目前僅在舞台上見過，暫未正式認識）

花里實乃理：

在虛擬歌手粉絲節與新年參拜時打過照面。然而兩次都沒記住人家

之後在路上被她幫助，一起去SPOJOY PARK玩而關係變好。

為了成為給大家傳遞希望的偶像而努力着，有些耀眼。

桐谷遙：

在虛擬歌手粉絲節與新年參拜時打過照面。不知道還記不記得人家了

似乎是知名偶像。（奏不關注偶像的事）

（二人目前幾乎沒有單獨交流）

桃井愛莉：

繪名和瑞希的朋友，在做偶像。在虛擬歌手粉絲節與新年參拜時打過照面。不知道還記不記得人家了

（二人目前幾乎沒有單獨交流）

日野森雫：

繪名和瑞希的朋友，在做偶像。在虛擬歌手粉絲節與新年參拜時打過照面。不知道還記不記得人家了

（二人目前幾乎沒有單獨交流）

小豆澤心羽：

和瑞希的朋友與繪名的弟弟一起組隊唱歌。在一次25時與VBS偶遇時經介紹認識。不知道還記不記得人家了

（二人目前幾乎沒有單獨交流）

白石杏：

瑞希的朋友，與繪名的弟弟一起組隊唱歌。在一次25時與VBS偶遇時經介紹認識。不知道還記不記得人家了

（二人目前幾乎沒有單獨交流）

東雲彰人：

繪名的弟弟，和其他人一起組隊唱歌。在一次25時與VBS偶遇時經介紹認識。

（二人目前幾乎沒有單獨交流）

青柳冬彌：

和瑞希的朋友與繪名的弟弟一起組隊唱歌。在一次25時與VBS偶遇時經介紹認識。不知道還記不記得人家了

（二人目前幾乎沒有單獨交流）

天馬司：

瑞希的前輩。在鳳凰樂園做演員。

澀谷節時經瑞希介紹認識，對他的大嗓門感到熟悉。其實半周年時還被他撞到過

新年演出曾幫忙救場而被感謝。

鳳笑夢：

真冬的後輩。在鳳凰樂園做演員。

澀谷節與新年演出時打過照面。

婚宴展時變得熟悉。

草薙寧寧：

和瑞希的朋友一起在鳳凰樂園做演員。

澀谷節與新年演出時打過照面。

情人節製作香薰蠟燭時經一歌介紹而變得熟悉。

神代類：

瑞希的朋友。在鳳凰樂園做演員。

澀谷節與新年演出時打過照面。

（二人目前幾乎沒有單獨交流）

卡面

Tip：將鼠標移入三、四星卡面即可查看特訓後卡面。想查看特訓前的卡面請點擊特訓後的卡面後再選擇查看~（卡名前的icon代表附屬團體及卡牌屬性　金黃色卡名代表這是一張banner卡　粉紅色卡名代表這是一張限定卡　水藍色卡名代表這是一張Fes卡　青綠色卡名代表這是一張箱活限定卡）

Happy Birthday！！

Happy Birthday！！2023

栩栩如生

將心情化作旋律……

將某時的夢中景象

回憶的花壇

倒吊少女所見之物

稍綻微光的希望

領會聲音的瞬間

就這一球……！

眯眼看初升的太陽

這條街最好的專賣店

為了能夠傳達給大家

點燃，決心

帶給我溫暖的人

以溫柔安撫顫抖的後背

開學典禮在教室度過

將心願寄託於那孩子身上

File:Sekai card 785.png

File:Sekai card 785 trained.png

溫柔音色的記憶

File:Sekai card 833.png

File:Sekai card 833 trained.png

屏幕的對面……

虛幻與美

音樂讓我看到的世界

一如往常的拉麵

25時，在Nightcord。

與你共度，這份春天……

笨拙的茶會

不會放開的那隻手

引導相遇

Brand New Style

feat.毛毯熊莫普File:Sekai card 819.png

被音樂愛着的少女

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Happy Birthday！！

Happy Birthday！！2023

栩栩如生特訓前

特訓後

將心情化作旋律……特訓前

特訓後

將某時的夢中景象特訓前

特訓後

回憶的花壇特訓前

特訓後

倒吊少女所見之物特訓前

特訓後

稍綻微光的希望特訓前

特訓後

領會聲音的瞬間特訓前

特訓後

就這一球……！特訓前

特訓後

眯眼看初升的太陽特訓前

特訓後

這條街最好的專賣店特訓前

特訓後

為了能夠傳達給大家特訓前

特訓後

點燃，決心特訓前

特訓後

帶給我溫暖的人特訓前

特訓後

以溫柔安撫顫抖的後背特訓前

特訓後

開學典禮在教室度過特訓前

特訓後

File:Sekai card 785.png

File:Sekai card 785 trained.png

溫柔音色的記憶

File:Sekai card 833.png

File:Sekai card 833 trained.png

屏幕的對面……特訓前

特訓後

虛幻與美特訓前

特訓後

音樂讓我看到的世界特訓前

特訓後

一如往常的拉麵特訓前

特訓後

25時，在Nightcord。

與你共度，這份春天……

笨拙的茶會

不會放開的那隻手

引導相遇

Brand New Style

feat.毛毯熊莫普File:Sekai card 819.png

被音樂愛着的少女

查 · 論 · 編世界計劃彩色舞台 feat. 初音未來登場人物虛擬歌手初音未來（藤田咲）鏡音鈴（下田麻美）鏡音連（下田麻美）巡音流歌（淺川悠）MEIKO（拜鄉芽衣子）KAITO（風雅直人）Leo/need星乃一歌（野口瑠璃子）天馬咲希（礒部花凜）望月穗波（上田麗奈）日野森志步（中島由貴）MORE MORE JUMP!花里實乃理（小倉唯）桐谷遙（吉岡茉祐）桃井愛莉（降幡愛）日野森雫（本泉莉奈）Vivid BAD SQUAD小豆澤心羽（秋奈）白石杏（鷲見友美Jiena）東雲彰人（今井文也）青柳冬彌（伊東健人）Wonderlands×Showtime天馬司（廣瀨大介）鳳笑夢（木野日菜）草薙寧寧（Machico）神代類（土岐隼一）25時，在Nightcord。宵崎奏（楠木燈）朝比奈真冬（田邊留依）東雲繪名（鈴木實里）曉山瑞希（佐藤日向）其它登場人物LN相關伊織 • 彌音 • 高木未羽 • 吉崎花乃 • 吉崎葉太 • 高坂朔 • 真堂良樹MMJ相關真依 • 早川奈奈美 • 齋藤彩香 • 內山唯奈 • 長谷川里帆 • 日暮亞里沙VBS相關白石謙 • 三田洸太郎 • 青柳春道 • 遠野新 • 古瀧大河 • 古瀧凪 • 宮田颯真 • 岡崎達也WS相關笑夢的布偶裝跟班 • 兔子布偶 • 青龍院櫻子 • 鳳幸之介 • 鳳慶介 • 鳳晶介 • 鳳日向 • 讓·萊利 • 風祭夕夏 • 鳳樂之介 • 玄武旭 • 獏野歷25時相關奏的父親 • 奏的母親 • 東雲慎英 • 夏野二葉 • 真冬的母親 • 曉山優希 • 真冬的父親相關地點宮益坂女子學園 • 神山高中 • 教室的SEKAI • 舞台的SEKAI • 街道的SEKAI • 奇幻仙境的SEKAI • 空無一人的SEKAI 歌曲1stneedLe • ステラ2nd霽れを待つ • 「1」vol.1ロキ • テオ • ヒバナ -Reloaded- • アスノヨゾラ哨戒班 • 青く駆けろ！ • ウミユリ海底譚 • ドラマツルギー • タイムマシン • from Y to Y • いかないで • 六兆年と一夜物語 • カゲロウデイズ3rdフロムトーキョー • 流星のパルス4thSTAGE OF SEKAI • Peaky Peaky5thオーダーメイド • てらてら6thVoices • the WALL7thFlyway • 相生vol.2ロストワンの号哭 • ゴーストルール • 心拍数♯0822 • 僕らはまだアンダーグラウンド • アサガオの散る頃に • ロストエンファウンド • Calc. • 天ノ弱 • 夜もすがら君想ふ • Hello, Worker • アトラクトライト • 快晴原創曲星を繋ぐ • purpose收錄曲ray • Hello,world! • glow • サマータイムレコード • 天樂 • 初めての恋が終わる時 • ハイドアンド・シーク1stアイドル新鋭隊 • モア！ジャンプ！モア！2ndColor of Drops • 天使のクローバーvol.1ハッピーシンセサイザ • ツギハギスタッカート • Nostalogic • ニア • ビバハピ • メルティランドナイトメア • 恋愛裁判 • ミルククラウン・オン・ソーネチカ • どりーみんチュチュ • ロミオとシンデレラ • 地球最後の告白を • マシュマリー3rdアイノマテリアル • アイスドロップ4thワールドワイドワンダー • メタモリボン5thイフ • パランルサイダー6thDREAM PLACE • フロート・プランナー7th私は、私達は • ももいろの鍵vol.2Happy Halloween • からくりピエロ • 少女レイ • 心予報 • ダーリンダンス • ヴァンパイア • トリノコシティ • ロンリーユニバース • 気まぐれメルシィ • Booo! • 深海少女 • セツナトリップ原創曲チームメイト • はぐ • MOTTO!!!收錄曲きゅうくらりん • 白い雪のプリンセスは • メランコリック • 悪役にキスシーンを • さよならプリンセス • くうになる1stReady Steady • Forward2ndRAD DOGS • シネマvol.1劣等上等 • フラジール • Just Be Friends • ドクター＝ファンクビート • 夜咄ディセイブ • ECHO • drop pop candy • 威風堂々 • 幽霊東京 • トラフィック・ジャム • チルドレンレコード • 悪魔の踊り方3rdBeat Eater • Awake Now4thミライ • Flyer!5th月光 • 街6th虚ろを扇ぐ • 仮死化7thひつじがいっぴき • 下剋上vol.2オルターエゴ • ガランド • 踊 • 雨とペトラ • PaⅢ.SENSATION • YY • DAYBREAK FRONTLINE • 帝国少女 • フェレス • エゴイスト • 絶え間なく藍色 • シャンティ原創曲リアライズ • CR詠ZY • Beyond the way收錄曲阿吽のビーツ • 脳内革命ガール • 恋は戦争 • 春嵐 • 金木犀1stセカイはまだ始まってすらいない • potatoになっていく2ndニジイロストーリーズ • ワンスアポンアドリームvol.1スイートマジック • ブリキノダンス • ぼうけんのしょがきえました！ • 脫法ロック • ミラクルペイント • ダンスロボットダンス • チュルリラ・チュルリラ・ダッダッダ！ • ポジティブ☆ダンスタイム • お気に召すまま • KING • テレキャスタービーボーイ • フィクサー3rdトンデモワンダーズ • Glory Steady Go!4thショウタイム・ルーラー • にっこり^^調査隊のテーマ5th88☆彡 • 星空のメロディー6thどんな結末がお望みだい？ • 星空オーケストラ7thMr. Showtime • 箱庭のコラルvol.2ナンセンス文学 • いーあるふぁんくらぶ • リモコン • 神のまにまに • グッバイ宣言 • エイリアンエイリアン • 踊れオーケストラ • エゴロック • ラブカ？ • ネトゲ廃人シュプレヒコール • 1925 • おこちゃま戦争原創曲キラピピ★キラピカ • フィラメントフィーバー收錄曲嗚呼、素晴らしきニャン生 • 太陽系デスコ • すきなことだけでいいです • 我儘姫 • 強風オールバック1st悔やむと書いてミライ • 携帯恋話 • ジャックポットサッドガール2nd限りなく灰色へ • アイディスマイルvol.1シャルル • 自傷無色 • ハロ／ハワユ • 命に嫌われている • 乙女解剖 • 独りんぼエンヴィー • とても痛い痛がりたい • ボッカデラベリタ • 夜に駆ける • ビターチョコデコレーション • カトラリー • ベノム3rdカナデトモスソラ • 再生4thロウワー • トリコロージュ5thノマド • バグ6th君の夜をくれ • Iなんです7thザムザ • キティvol.2ヴィラン • うっせぇわ • 愛して愛して愛して • 妄想感傷代償連盟 • メリュー • ジェヘナ • フォニイ • 泥中に咲く • ノンブレス・オブリージュ • それがあなたの幸せとしても • アイロニ • 命ばっかり原創曲演劇 • トワイライトライト • 25時の情熱收錄曲とても素敵な六月でした • 心做し • 神っぽいな • キュートなカノジョ • スロウダウナー • エンヴィーベイビーvol.1幽光、 1/fのゆらめき • Un-Lock • ときめきジェットコースター • ボトルケーキ • 夏夜ノ唄 • ARQETYPE • ショータイム×オーディエンス • LEADER • limbo • Unpoison原創曲magic number • マシンガンポエムドール • 去り人達のワルツ • ÅMARA(大未来電脳) • アイムマイン徵集曲alive • Brand New Day • 花を唄う • 泡沫未来 • そうだった！！ • しっくおぶはうす！ • ラストスコア • ジウダス • ONESELF • 未完成讃歌 • それでもいいんだよ • いちにのさんで • 陽だまりのセツナ • What's up? Pop! • 星界ちゃんと可不ちゃんのおつかい合騒曲 • 天使の翼。 • Where shall we go? • ヤミナベ!!!! • エピローグに君はいない • 名も無き革命 • エターナルアリア • 人生 • スターダストメドレー • 心拍ペアリング • 新人類 • ずんだパーリナイ • Disco No.39 • CIRCUS PANIC!!! • Cool Me Down • On&On • オーバーコード • 心泥夢(syndrome) • リレイアウター • おどロボ • 十六歳の心臓 • 明鏡止水 • おぎゃりないざー • ダイジョブですか？ • メモリア • アコトバ收錄曲Tell Your World • Blessing • ネクストネスト • 初音ミクの消失 • メルト • ワールドイズマイン • Hand in Hand • Gimme×Gimme • ジャンキーナイトタウンオーケストラ • on the rocks • 39みゅーじっく！ • Leia - Remind • ローリンガール • 裏表ラバーズ • アンノウン・マザーグース • 愛されなくても君がいる • ODDS&ENDS • グリーンライツ・セレナーデ • ＊ハロー、プラネット。 • 千本桜 • ブレス・ユア・ブレス • ワールズエンド・ダンスホール • ヒビカセ • みくみくにしてあげる♪【してやんよ】 • 初音ミクの激唱 • 炉心融解 • 拝啓ドッペルゲンガー • トキヲ・ファンカ • だれかの心臓になれたなら • 右肩の蝶 • 初音天地開闢神話 • 悪ノ娘 • 悪ノ召使 • サンドリヨン 10th Anniversary • 君色マリンスノウ • Miku • マトリョシカ • ドーナツホール • 砂の惑星 • ルカルカ★ナイトフィーバー • ピアノ×フォルテ×スキャンダル • 千年の独奏歌 • ブラック★ロックシューター • 脳漿炸裂ガール • ぼくらの16bit戦争 • フロイライン＝ビブリォチカ • フューチャー・イヴ • アンハッピーリフレイン • ダブルラリアット • インビジブル • Bad ∞ End ∞ Night • こちら、幸福安心委員会です。 • Change me • パラジクロロベンゼン • 星屑ユートピア • あったかいと • 腐れ外道とチョコレゐト • カンタレラ • FREELY TOMORROW • リンちゃんなう！ • 夜明けと蛍 • p.h. • Goodbye • SnowMix♪ • Copycat • レイニースノードロップ • ココロ • ストロボラスト • パレットには君がいっぱい • Q • 39 • Highlight • トラッシュ・アンド・トラッシュ！ • Vampire's ∞ pathoS • METEOR • インタビュア • 私の恋はヘルファイア • スノーマン • 魔法みたいなミュージック！ • 悪食娘コンチータ • 眠らせ姫からの贈り物 • 円尾坂の仕立屋 • 悪徳のジャッジメント • Sharing The World • Blue Star • Wonder Style • UNDERWATER • Afterglow • Decade • ブループラネット • HERO • ラッキー☆オーブ • まにまに • 豚になってyeah yeah • デビルじゃないもん • 番凩 • Dear • 難聴系男子が倒せない • 一千光年 • ヒアソビ • 『んっあっあっ。』1stセカイ • ワ一ワ一ワ一ルド • 群青讃歌原創曲アイデンティティ • 青色絵具 • コスモスパイス • 徳川カップヌードル禁止令 • サラマンダー • Journey • フレー • Be The MUSIC! • 我らステインバスターズ！ • NEO收錄曲エンドマークに希望と涙を添えて • the EmpErroR • Don't Fight The Music • folern • Sage • MarbleBlue.原聲帶Vol.1 • Vol.2 跨媒體展開遊戲世界計劃彩色舞台 feat. 初音未來（世界觀和術語 • 遊戲系統 • 歷史活動 • 全企劃歌曲列表 • 樂曲徵集活動 • 遊戲內聯動 • Connect Live）廣播節目カラフルラジオ • 25時、ナイトラジオで。 • なつやすみラジオ • セカイ・ステーション • セカラジ網絡節目ワンダショちゃんねる • プロセカ放送局 • プロセカアカデミー • 更多迷你動畫小小世界 • Journey to Bloom錦標賽RAGE 2020 Winter • Championship 2021 Autumn • Championship 2022 Spring • Championship 2022 Autumn • Championship 2023 Spring • WorldChampionship 2024 Spring現場活動アニバーサリーフェスタ 2021 • 2nd Anniversary 感謝祭 • 神山高校文化祭 • クリエイターズフェスタ 2023 • 3rd Anniversary 感謝祭音樂會セカイシンフォニー • セカイシンフォニー2022 • セカイシンフォニー2023演唱會COLORFUL LIVE 1st - Link - • COLORFUL LIVE 2nd - Will - • COLORFUL LIVE 3rd - Evolve -創作相關世嘉（企劃方） • Crypton Future Media（版權方） • Colorful Palette（遊戲開發） • Bushiroad Music（實體CD發行） • KARENT（線上音樂平台） • SEGA feat.HATSUNE MIKU project（母系列）一緒に歌おう！

註釋

↑ 穗波★2[Leo/need]後篇中提到奏比穗波大一歲

↑ 與其說是喜歡不如說是圖方便

↑ 因為上的是網校，最初官方沒有給出學年。但之後多次提及奏與真冬和繪名是同級生，比穗波、一歌與實乃理大一級。在遊戲中既不能推進一年生成就也不能推進二年生成就。

↑ ★1卡牌標題；一期箱活曲於生日投稿；二期箱活曲於生日配信

↑ MIKU★2[誰もいないセカイ]前篇

↑ 6.0 6.1 無人「世界」繪名×奏的小對話

↑ 十字路口奏單人語音

↑ 商業街奏×瑞希小對話

↑ 音像店奏×真冬小對話

↑ 十字路口繪名×奏×瑞希語音

↑ 11.0 11.1 無人「世界」奏×瑞希小對話

↑ 官方一格小漫畫《最強裝備》

↑ 無人「世界」繪名×奏×真冬小對話

↑ 無人「世界」奏×繪名×瑞希小對話

↑ 愚人節活動特典：另一個時間線的澀谷音像店杏×奏×志步×雫小對話

取自 "https://moegirl.uk/index.php?title=宵崎奏&oldid=1149062"

25 個分類：銀髮藍瞳2月10日水瓶座楠木燈配音角色劉海尾貧乳運動衫萌袖宅女弱氣溫柔作曲冰美人單親子女心理創傷體力差畏光長髮長鬢角雙撇子世界計劃彩色舞台 feat. 初音未來音樂人長直宵崎姓2 個隱藏分類：含有受損文件連結的頁面側邊欄有彩蛋的條目

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Kanade算法

对于“最大子序和”与“乘积最大子组数”这类题来说，背后使用的都是相同的思想——Kanade算法：

对于一个给定数组 A，Kadane 算法可以用来找到 A 的最大子段和。这里，我们只考虑非空子段。

Kadane 算法基于动态规划。令 dp[j] 为以 A[j] 结尾的最大子段和。也就是：

那么，以 j+1 j结尾的子段（例如 A[i], A[i+1] + ... + A[j+1]）最大化了 A[i] + ... + A[j] 的和。

当这个子段非空那么就等于 dp[j] 否则就等于 0。所以，有以下递推式：

由于一个子段一定从某个位置截止，所以就是需要的答案。

为了计算 dp 数组更快，Kadane 算法通常节约空间复杂度的形式表示。我们只维护两个变量 ans 等于和 cur 等于 dp[j]。随着 j 从 0 到 A.length−1 遍历。

#Kadane's algorithm

ans = cur = None

for x in A:

cur = x + max(cur, 0)

ans = max(ans, cur)

return ans

作者：力扣 (LeetCode)

链接：https://leetcode-cn.com/leetbook/read/dynamic-programming-1-plus/5r2pah/?discussion=SXLmjf

来源：力扣（LeetCode）

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

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2021-03-04 14:02

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从事计算机视觉必知的「大牛」有哪些？ - 知乎

从事计算机视觉必知的「大牛」有哪些？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册图像处理计算机视觉从事计算机视觉必知的「大牛」有哪些？关注者2,268被浏览540,001关注问题写回答邀请回答好问题 30添加评论分享29 个回答默认排序知易行难炼丹关注【本文严禁私自转载。如有公众号想转载本文流量变现请先私信联系我。】小更一下，最近知乎上CV圈内出了很多令人不愉快的事情和很多戾气深重的帖子。谨以此回答让大家能够重新看到圈内还是有很多一直以来踏实做事，令人钦佩的大牛的。CV行业能有今天这般繁荣，离不开每个人勤勤恳恳的默默付出。希望大家都能专注做好自己手上的工作，争取未来也能成为让人高山仰止的大牛。========================哈哈，正好把之前申请总结的近年来还算活跃的各大学校+公司里的大牛情(ba)况(gua)贴上来。希望对大家有所帮助：北美：CMU：1. Abhinav Gupta: 近两年十分活跃的老师，方向很杂，action，机器人，vision&language啥都做。应该是很多申CMU CV track PhD们心目中的首选。因为跟FAIR有非常强的connection，所以学生实习资源跟出路都不错。2. Deva Ramanan: 前DL时代detection领域非常活跃的老师，跟David McAllester一起搞DPM，但是最近两年啥都搞，action, face, 3d pose...3. Takeo Kanade: Stereo Vision乃至整个Low Level Vision的理论奠基人。RI吉祥物，完全养老状态。4. Yaser Sheikh: 做pose的。最近几年两篇pose代表作：CPM以及PAF。这两篇连同openpose一起产生了很大的impact。5. Martial Hebert: 老教授，很早的时候对detection跟segmentation还有3D做了许多开坑性质的工作。最近会与Gupta等其他教师一块co supervise学生。6. 陈天奇(incoming): 严格来说不是做CV的，但是CV圈应该也要知道吧...毕竟用人家的轮子，知名工作XGBOOST，以及框架TVM MXNET等，我心目中当今ML system领域最顶级的年轻学者之一。7. 朱俊彦(incoming): 各种GAN....cycleGAN conditionalGAN，凭一己之力撑起了Alexei最近两年的citation曲线...心目中目前做image translation, style transfer的最强AP。感叹一句，CMU的人是真的多啊UCB:8. Jitendra Malik: 这个就不用多说了吧，全北美乃至全世界CV领域最泰斗级的存在。9. Trevor Darrell: 做的东西极其杂...据说是一个很会social的老板，每周还是会跟学生meeting但是没有AP那么。citation快10w了但是貌似还不是tenure？（待考证10. Alexei Efros: 做各种low-level的image Inpainting/translation/synthesis，最近两年在GAN这块很活跃。很幽默的老爷爷（被指出才40多岁。。。只是长得比较老），跟他聊过一次感觉还会跟最新的工作并且有很深的见解。11. 马毅: 当年Sparse coding时期可以算是最炙手可热的学术明星。但是对现在流行的DL的态度非常.....详情参见马老师微博...Stanford:12. 李飞飞: ImageNet, Sports1M以及各种数据集。专做挖坑工作，而且一般还是大坑。对刷benchmark没有兴趣，认为那是工业界的事情。13. Silvio Savarese: 据说也是个很nice的老师，但是我对他的印象似乎只有他是李飞飞老公......14. Leonidas Guibas: 以前做Geometry出身的老教授，最近在3D点云领域比较活跃，做出了PointNet系列MIT:15. Antonio Torralba: Segmentation 3D以及各种数据集，也是专注于挖坑的老师。听说因为MIT妹子太少因此招生的时候对妹子有蜜汁偏爱.....16. William Freeman: low level大佬。之前有非常多关于SR deblur等low level vision的理论工作。听说能听懂一些中文，因为早年来太原当过老师....补: Phillip Isola (感谢 @Hzhe Xu ): 之前和朱俊彦一起做GAN，后来开始做RL，属于超新星系列！补: Aude Oliva: 和Antonio一起做了很多工作，建了很多数据集。补: Edward Adelson: Freeman和Isola的PhD导师。UIUC:17. David Forsyth: Computer Vision: A Modern Approach作者。学生很多而且到处拿教职..最近处于养老状态..18. Thomas Huang: 华人CV界泰斗，桃李满天下。老爷子80多岁了但是依然带着一个很大的组，目前主要依靠postdoc跟senior PhD带组。19. Derek Hoiem: Alexei学生，做了很多low level以及seg方面的好工作20. Svetlana Lazebnik: Feature Engineering时期在INRIA有一些好工作(SPM)。Princeton:21. Jia Deng: ImageNet, Stack Hourglass, CornerNet...，最近两年很活跃的华人老师，李飞飞学生。但是据说近两年找的人太多收人bar变很高...Cornell:22. Serge Belongie: 也是个啥都做的老师，跟工业界connection比较多，detection这块跟业界一块co了FPN和COCO，据说比较喜欢中国学生。23. Kilian Weinberger: 从learning过来的跨界大佬，严格来说不算CV圈的人，文章发遍KDD, ICML NIPS, CVPR.....感觉是个非常会讲故事的老师，所以各种best paper拿到手软。。CV这边的代表作主要是跟黄高一起的DenseNet，Stochastic Depth等。24. Noah Snavely: 3D vision大佬，文章质量一直很高。在Stereo Vision这块深耕已久。最近好像去Google了所以不咋招生了。25. Bharath Hariharan(感谢 @richardaecn ): Hypercolumn作者，跟serge的学生一起co了FPN。malik学生。最近在做few shot。26. Ramin Zabih (感谢帆神补充 @薛天帆 ): 泰山北斗级的人物，CVF创始人。Caltech:27. Pietro Perona: 李飞飞导师，也喜欢建各种数据集...最近在Amazon，还经常找年轻人讨论问题。。（感谢 @夏威Wei Xia ）UW:28. Ali Farhadi: 组内出了YOLO系列跟XNORNet。听说是个social型老板，会帮学生联系各种大牛帮带。U Toronto:29. Raquel Urtasun: KITTI & Uber做车的，长相巨帅的女老师，但是感觉说话语速极快如同机关枪。据说Lab成员日常拿着两份钱爽到飞起。Hinton等一票做DL的应该不算CV界的人，就不介绍了。UT Austin:30. Alan Bovik: Video coding界泰斗级大佬。31. Philipp Krähenbühl: 冉冉升起的学术新星，以前在Low-level领域有很多好工作，最近似乎开始搞detection以及action等high level的工作了，最近的Objects as Points真的很赞啊，感觉可以冲击best paper！32. Kristen Grauman: 近年比较活跃的老师，现在去FAIR了，做的topic一般是小领域挖坑的那种..JHU:33. Alan Yuille: 啥都做的大佬，之前在UCLA..早年有很多奠基性质的理论工作，现在也有DeepLab系列这种知名工作。实验室如果只看lab成员会以为是个华人大组......UCLA:34. 朱松纯: AOG is all you need.......UCSD:35. 屠卓文: ResNeXt还有之前做Edge的一篇，DL早期还有一篇Deeply Supervise Net也是不错的工作。36. Hao Su: 在Stanford时(经提示是Leonidas组)有很多好工作(imagenet, obj bank,以及pointnet系列)，虽然是AP但是citation已经快2万了...其他学校：37. Ming-Hsuan Yang (UC Merced): 长相跟发型都很像陈奕迅的台湾大佬，听说骂起人来很凶hhhhh.....主要工作集中在low-level以及tracking，特别喜欢空手套国内CSC的学生....但是因为学校实在太挫很多时候基金委不批hhhhhhhhhh。38. Larry Davis (U Maryland): 也是啥都做得大佬....现在组很大，DL时代后依旧活跃。现在在Amazon也有任职。39. Alexander Berg (UNC Chapel Hill): Detection这块很知名的老师，代表作SSD, DSSD，最近也有RetinaMask。UNC CV这块还有他老婆...40. Jianbo Shi (UPenn): Segmentation大佬，最近也是啥都做了。--------------------------------------------------------美帝工业界FAIR:41. 何恺明: 这个不用多说了吧，Dark Channel Prior, SRCNN, PReLU, ResNet, ResNeXt, SPPNet, Faster RCNN, FPN, Focal Loss+RetinaNet, Mask RCNN.....恺明的名字绝对毋庸置疑是当今CV界第一大IP。膜就对了.....42. Ross Girshick: 大概是CV界除了恺明之外的第二大IP....横霸Detection领域近十年无人能撼。DPM, RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, Mask RCNN.....最近十年几乎所有detection界最经典的paper都有他的名字。43. Piotr Dollár: FAIR三剑客的组长。可能是manager的关系不太参与一线Research了。Google AI:44. Quoc V. Le: 做NAS的...一堆NAS...Andrew Ng的学生。45. Kevin Murphy: 之前在UBC做过很多概率图模型之类的，来Google之后co了很多很杂的paper。46. Ce Liu: SIFT Flow, low level领域篇篇都是经典。47. Ian Goodfellow: 一篇GAN名垂青史。最近去苹果了。48. Alex Krizhevsky: AlexNet作者，不过好像最近不在Google了？Amazon49. Alex Smola: SVM作者。可能也不能算是CV圈的，但是SVM的影响力在前DL时代几乎是统治级的。之前在澳国立当老师，后来去做ML system了。50. Paul Viola: 人脸识别开山大佬，不过近年已经好久没paper了Intel51. Vladlen Koltun: Segmentation & Low level vision，reputation非常好的大佬，从不灌水，据说推荐信在北美分量很重。NVIDIA:52. Deqing Sun: Flow estimation & low-level vision，Flow大佬Micheal Black的学生。最近几年有很多很好的工作（PWCNet等），目前在这个坑里应该是最顶级的学者之一。-----------------------------------------------------------欧洲英国 Oxford:53. Andrew Zisserman: 宗师级泰斗，全世界可能只有malik能与之一战...（私以为DL时代后malik已经被AZ甩开了。。。好工作太多，PhD期间写的Visual Reconstruction给CV领域奠基，后来跟Richard Hartley一起编著的Multiview Geometry in Computer Vision也成为圣经级教材。DL时代又做出了像VGGNet, STN，Two-Stream ConvNet, VGGFace这样的工作。但是因为往往idea太simple but effective，经常被人喷hhhhhhhh。但是在我看来还是高山仰止。时至今日还会亲自带学生，一周不停地和学生meeting讨论。54. Andrea Vedaldi: VGG组另一位老师，喜欢做一些边边角角的好玩但是可能没啥用的task 233333。据说现在还在写代码，有时候把代码直接写好让PhD去跑实验。。。（好想有个这样的导师，可以躺paper233333355. Philip Torr: 做tracking跟segmentation的大佬，之前跟程明明老师一起也有一些Saliency Detection方面的知名工作。目前不怎么带学生了，基本交给postdoc56. David Murray: SLAM大佬，在英国培养了很多知名教授如Philip Torr跟Andrew Davison等。带领的Active Vision Lab自从Ian Reid跑路之后似乎有点青黄不接。最近也养老了。其他学校：（英国除了Ox好像只能写其它了...）57. Roberto Cipolla (Cambridge): 搞Segmentation以及边缘检测的。非常佛系，一年都没几篇paper，但是偶尔出一篇质量一般还不错。58. Andrew Davison (帝国理工): SLAM大佬，这个坑里应该是目前全世界最强的老师之一...---------------------------------------------------------------------英国工业界:MS:59. Jamie Shotton: 目前HoloLens在英国的Team Leader。之前一路做Kinect等项目上来，一直是manager的角色。60. Andrew Fitzgibbon: Stereo Vision大佬，把Depth从理论到真正落地用在了Kinect里面，后来又参与做了HoloLens的手势识别。但是最近两年不再active了。DeepMind:61. Karen Simonyan: 大概是仅次于恺明的跟Ross并列的第二大IP，代表作遍地开花，VGGNet, STN, Two Stream ConvNet, WaveNet, Big GAN, DARTS......。且为人非常低调，跟AZ一样专心做事。高山仰止。62. Pushmeet Kohli: 同样是Kinect项目成员，另外之前跟Philip Torr做了很多Segmentation方面的工作，脑洞比较大。最近去了Deepmind之后也开始灌RL了。。有种开始灌水的嫌疑。----------------------------------------------------------------------法国 (除了INRIA我真的想不起来别的):63. Cordelia Schmid (INRIA): Feature Engineering时期的绝对泰斗，DL时代之前设计了一大堆feature，现在在video action领域依然活跃。不过老奶奶最近好像不怎么招人了，听说是去Google在巴黎新开的Office了？64. Jean Ponce (INRIA): 之前搞了很多跟geometry相关的工作，跟Schmid老奶奶一起做了很多DL时代前的抽feature的工作。跟David Forsyth一块写了computer vision a modern approach.----------------------------------------------------------------------德国:MPI65. Michael Black: Low level vision大佬，尤以Flow相关的工作而闻名。之前Brown的教授，后来回德国了。和工业界一直保持良好的关系，目前跟Amazon有合作(感谢 @夏威Wei Xia )66. Bernt Schiele: 之前做行人检测以及Pose Estimation，现在做的很杂，也建一些benchmark，比如cityscape以及MPII Pose等。不过最近两年水分略大。67. Andreas Geiger: 做车的，最知名工作KITTI。其他学校:68. Daniel Cremers (TUM): SLAM以及各种3D& low level大佬。69. Thomas Brox (U Freiburg): UNet，FlowNet系列。跟他们组以前的毛国小哥聊过，code写的让人感觉有种前苏联的暴力美学。FlowNet就为了让paper报成实时，小哥一个人写了快3k行cuda把caffe的data layer全搬上了GPU.....类似的事情在Yaser Sheikh的OpenPose里也见过...这才是踏实做工作的态度啊。---------------------------------------------------------------------------瑞士70. Luc Van Gool (ETH Zurich): SURF以及很多其他方向的工作(action, low level, segmentation等等等等)。带学生基本交给小老板跟postdoc。可能是全世界PhD工资最高的组，听说一年有8w瑞士法郎。。。71. Marc Pollefeys (ETH Zurich): SLAM & 3D。带着老板Luc Van Gool拿了Marr奖的人，俩人都在比利时的KU LEUVEN起家。现在一块到了ETH。( 感谢@颜沁睿 )72. Pascal Fua (EPFL): DL之前也是做特征匹配的，代表作有DAISY LIFT等。没想到这么个答案还能上热搜，现在这一举一动都会被圈内看到。因此为了身家性命考虑已经决定不写亚洲的了！！谁爱写谁写去吧，我先溜了。。。。编辑于 2019-07-01 16:39赞同 2550103 条评论分享收藏喜欢收起KnowingAI知智更懂人工智能行业的知识传播者关注说到计算机视觉，首屈一指的大牛必然是 David Marr（1945-1980）。20 世纪 70 年代，身为神经系统学家的 Marr，将神经心理学与人工智能的知识相结合，提出了具有跨时代意义的「计算视觉理论」，标志着计算机视觉成为一门独立学科。在 Marr 看来，视觉的主要功能是「从视网膜成像的二维图像，恢复三维物体的表面形状」，也就是「三维重建」。他还提出了一系列关于「三维重建」的计算理论与方法。为了纪念 Marr 对计算机视觉领域做出的开拓性贡献，计算机视觉领域的最高荣誉「马尔奖」以他的名字命名。在两年一度的 ICCV（国际计算机视觉大会，The International Conference on Computer Vision）上，「马尔奖」会被授予最优秀论文的撰写者。Marr 著作颇丰，不过年代所限，如今 Marr 的许多猜想都已被证明并不正确。他的理论由其学生归纳总结为一本《vision》，感兴趣可以找来看看。寻找「大牛」可以从计算机视觉领域的顶级会议入手。能够在这些顶级会议中担任主席、评委，或是多篇论文被采纳的学者，都是值得学习的「前辈」。除了前文提到的 ICCV，还有 CVPR（计算机视觉及模式识别会议，IEEE Computer Vision and Pattern Recognition）、ECCV（欧洲计算机视觉会议，European Conference on Computer Vision）等等。（关于图像领域的顶会，这里有一篇回答可供参考：图像领域有哪些高级期刊与顶会？）如：1.Takeo Kanade（金出武雄）卡耐基梅隆大学计算机科学和机器人研究所教授，计算机视觉泰斗，美国工程院院士。专注于目标跟踪、人脸检测和 3D 场景分析等方向的研究，跟踪算法 KLT 中的「K」指的就是他。Kanade 曾在 1990 年获马尔奖，此外，他还持有数十项专利。2.Andrew Zisserman英国牛津大学教授，视觉测量组主任。曾于 1993 年、1998 年和 2003 年 3 次获得马尔奖。著有计算机视觉经典书籍《Multiview Visual Geometry》，同时也是著名深度学习网络：VGGNet（Visual Geometry Group Net）的编写者之一。3.David Lowe英属哥伦比亚大学计算机科学系教授，1988 年获马尔奖，专注于目标识别、人类视觉计算模型等方面的研究。1999 年，David 发明的著名图像处理算法 SIFT 算法（scale-invariant feature transform），一度成为最流行的图像特征点检测方法，被广泛应用于物体识别和图像分类等领域。4.Paul Viola在人脸检测方面极具影响力的科学家，2003 年获马尔奖。在 2001 年的 CVPR 上，他与 Micheal Jones 联合发表的论文《Rapid object detection using a boosted cascade of simple features》，极大程度地影响了当时的学者，让其中的 boosting cascade 算法已被广泛应用于学术界和工业界。5.Andrew Blake曾获 2 次 ECCV 最佳论文奖和 1 次马尔奖。专注于图像分割、目标跟踪及人体姿态跟踪方面的研究。著名的 Active Shape Model（主动形状模型）就是由他参与发明的算法「Active Contours」演变而来。6.Luc Van Gool比利时荷语天主教鲁汶大学教授，瑞士苏黎世联邦理工学院教授，计算机视觉实验室主任，1998 年获马尔奖。他在 SIFT 算法的基础上，开发出了更加先进的 SURF 算法（speed up robust feature）。7.David Forsyth美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校教授，2019 ICCV 大会主席，1993 年获马尔奖，与 Jean Ponce 合著的《Computer Vision：A Modern Approach》堪称计算机视觉经典教材。8. 朱松纯著名计算机视觉华人学者，现为美国加州大学洛杉矶分校统计系与计算机系教授，UCLA 计算机视觉、认知、学习与自主机器人中心主任，2019 年 CVPR 主席。朱松纯曾获 1 次马尔奖，在场景理解、视觉常识推理等方面做出了重要贡献。9.Marc Pollefeys苏黎世联邦理工学院教授，2019 年 ICCV 大会主席，对摄像机自标定方面做出了杰出贡献。他与另外两名学者在一期 IJCV（计算机视觉国际期刊，International Journal of Computer Vision）上发表的文章《Self-Calibrationand metric reconstruction inspite of varying and unknown intrinsic camera parameters》，被称为摄像机自标定方面最经典的论文之一，他也因此在 1998 年获马尔奖。10.Larry Davis美国马里兰大学教授，2019 年 CVPR 大会主席。其最著名的研究成果为 W4 实时监控系统——最早能够进行户外人体检测和行为分析的实时视频监控系统。11.Phillip Torr英国牛津大学教授，2019 年 CVPR 大会主席，曾于 1998 年获马尔奖，现为自动驾驶公司 FiveAI 的首席科学顾问。12.Kyoung Mu Lee首尔大学教授，国际 CV 社区十分活跃的韩国学者，2019 ICCV 大会主席，领域著名期刊 TPAMI 副主编。13.Gerard Medioni2020 年 CVPR 大会主席，曾与他人合著《Emerging Topics of Computer Vision》、《多媒体系统：算法、标准和工业实践》等经典学术书籍。有些「大牛」与顶级会议的联系没有那么「密切」，但顺着计算机视觉的发展脉络和阵地，你依然能发现他们。如：1.Jitendra Malik斯坦福大学教授，其研究工作集中在轮廓检测、图像/视频分割、图形匹配等方面，在边缘检测、图像分割和形状匹配方面拥有杰出贡献。Malik 的学生中人才济济，华人学者史建波就出自他的门下，还包括 Alexie Efros、Paul Debevec、Yair Weiss 等优秀学者。2.David Murray英国牛津大学教授，Active Vision 实验室主任，PTAM 算法（Parallel tracking and mapping）的发明者。他还是上文提到的 Philip Torr，Andrew Davison 的 PhD 导师。3.Andrew Davison英国帝国理工学院教授，机器视觉组及 Dyson 机器人实验室主任，专注于 SLAM 领域的研究，对 MonoSLAM、SLAM++等成果的问世做出了极大的贡献。4.Vijay Kumar宾夕法尼亚大学教授，Vijay Kumar 实验室主任，在无人机领域有很高的建树。5.Daniel Cremers德国慕尼黑工业大学教授、计算机视觉组主任。同样为无人机领域的优秀学者，还是 LSD-SLAM 算法的发明者之一。6.Richard Szeliski其所著的《Computer Vision: Algorithms and Applications》（计算机视觉：算法与应用）同样是计算机视觉非常经典的入门教材。再补充一些知名华人学者~1. 黄煦涛伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）Beckman 研究院图象实验室主任，美国国家工程院院士。专注图像处理、模式识别、计算机视觉和人机交互等方面的研究工作，并发明了预测差分量化，培养了诸多优秀学生。2. 史建波宾夕法尼亚大学计算机与信息科学教授，在图像分割方面有极高的成就。2000 年，史建波与他人在期刊 PAMI 上联合发布的文章《Normalized cuts and image segmentation》突破性地将图论方法应用于聚类和图像分割，使之成为了主流研究方法，极大程度上推动了图像分割，乃至整个计算机视觉领域的发展。3. 李飞飞斯坦福大学教授、人工智能实验室与视觉实验室主管。创办了著名的 ImageNet 竞赛。从 2010 年至 2017 年，一年一度的竞赛吸引了众多优秀的学者，也见证了图像识别算法的飞速发展，2017 年，获奖算法的识别准确率甚至达到了高于人类水平的 97.3%。李飞飞还曾获 2018 年「影响世界华人大奖」，在不太关注 AI 领域的人中亦有相当的知名度。4. 汤晓鸥香港中文大学信息工程系主任，在人脸识别方面拥有极高的成就。2009 年，汤晓鸥团队的论文在 CVPR 上获得年度「最佳论文奖」，是 CVPR 自创办起的 25 年来首次获奖的亚洲论文。IJCV 第一位华人主编；2014 年，由汤晓鸥团队发布的 GaussianFace 算法，在全球最权威的人脸识别数据库 LFW 上的准确率为 98.52%，首次超越人类水平。当然他还有另外一个身份：商汤科技创始人。5. 吴郢美国西北大学教授、计算机视觉实验室主任。曾获美国青年教授的最高荣誉：美国国家科学基金「事业奖」，并在手势识别和目标跟踪方面取得了优秀成果。6. 孙剑旷世科技首席科学家，主要研究方向为人脸识别、计算摄影学和基于深度学习的图像理解。自 2002 年起在 SIGGRAPH、CVPR 等顶级会议上发表超过 100 篇学术论文，两次获得 CVPR 最佳论文奖。其团队开发的深度残差网络（ResNet）对图像识别领域有着广泛影响。7. 贾佳亚香港中文大学教授，腾讯优图实验室科学家。主要研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别等，在图像滤波、图像稀疏处理、多频段图像信号融合等方面做出了巨大贡献。希望有所帮助~-------------------------7 月 3 日更新-------------------------添加了群众呼声超高的何恺明~何恺明，Facebook AI Research 研究员，学术界冉冉升起的新星。2009 年，何恺明以图像去雾论文「Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior」获 CVPR 年度「最佳论文奖」，是首位获此奖项的中国学者，并于 2016 年再度获此荣誉。2017 年，何恺明凭其最新研究成果 Mask R-CNN 的相关论文「利用焦点损失提升物体检测效果」获马尔奖。在 2015 年的 ImageNet 大赛上，何恺明团队以 ResNet-152 方法斩获第一名。此后，深度残差网络（ResNet）迅速成为计算机视觉领域十分流行的架构，在机器翻译、语音识别、语音合成等领域都能见到其身影。编辑于 2019-07-03 17:12赞同 38518 条评论分享收藏喜欢

金出武雄简介 – TELEXISTENCE inc.

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金出武雄

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金出武雄先生

美国卡耐基梅隆大学和海伦惠特克大学计算机科学与机器人学教授，日本京都大学高级研究所特聘教授，日本国立研究开发法人理化学研究所高级集成智能研究中心高级顾问。

他于1974年获得日本京都大学电子工程博士学位。在京都大学信息科学系担任教授，并于1980年加入卡内基梅隆大学。1992年至2001年期间，担任机器人研究院的顾问，以及生活质量技术研究中心的创始技术顾问（2006年至2012年）。除此之外，他还在东京创立数字人类研究中心，并于2001年至2010年担任创始技术顾问。

金出教授在计算机视觉，多媒体，操纵器，自动移动机器人，医疗机器人和传感器等机器人学的诸多领域均有所研究。曾有多项著名系统和算法被冠以金出教授（Kanade教授）之名，其中最著名的当属NAVLAB无人驾驶汽车项目，该项目成就了1995年“No Hand Across America”横穿美国东西海岸的无人驾驶实验演示，而Lucas-Kanade光流算法便是计算机视觉中最基础、应用最广泛的算法之一；还有EyeVision，一种在当时非常流行的多机位体育媒体超级碗XXXV中使用的类似电影矩阵的重播系统。就影响指数而言，他是顶级计算机科学家之一，拥有300多篇技术论文和期刊，以及超过10万次引用。

金出教授获得的荣誉包括：美国国家工程院会士、美国艺术与科学学院会士、美国电气与电子工程师学会会士、国际计算机学会会士、美国人工智能协会会士等，还被日本任命为文化功臣，此外，他还获得多个奖项，其中包括京都奖（2016），本杰明富兰克林奖章及鲍尔奖（2008），IEEE创始人奖（2017），ACM/AAAI 艾伦纽厄尔奖（2011）和IEEE机器人与自动化学会先锋奖（2006），IEEE PAMI -TC Azriel Rosenfeld终身成就奖（2007），Joseph Engelberger奖（1995），Okawa奖（2007）和Tateishi大奖（2010）等。

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- (${transName|escape})

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标题

时长

歌手

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贡献滚动歌词：${lyricUser.nickname}

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贡献翻译：${transUser.nickname}

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【奏Kanade】被驯服的象_哔哩哔哩_bilibili

【奏Kanade】被驯服的象_哔哩哔哩_bilibili 首页番剧直播游戏中心会员购漫画赛事投稿【奏Kanade】被驯服的象

5.0万

2022-07-17 15:21:11

未经作者授权，禁止转载6406673111376。

Vocal：奏Kanade

Mix：琉尤

Movie：量子猫EH被驯服的象音乐翻唱翻唱挑战赛国人男声开口跪翻唱虚拟UP主奏Kanade夏日音浪大作战

奏Kanade_Official

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