在线稳像延迟最小化
相比同类在线方法，该网络可在无法预知未来帧的情况下，仅依赖当前滑动窗口内的相机路径，输出空间与时间上均一致的稳定变形场，使稳像效果逼近离线方法。
Liu, Shuaicheng · Zhuofan, Zhang · Liu, Zhen · Ping, Tan · 曾兵
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2024
仅根据滑动窗口内的历史相机路径就能输出稳定变形场，真正实现在线处理。
在无法访问未来帧的条件下，稳定质量仍达到离线方法的水平，突破了在线方法的性能极限。
混合损失与运动平滑注意力模块共同保证路径平滑在空间和时间上的一致性，减少抖动和畸变。