25、Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equations
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2108.01073.pdf
代码地址：https://github.com/ermongroup/SDEdit
视频解读：https://youtu.be/xoEkSWJSm1k
https://colab.research.google.com/drive/1KkLS53PndXKQpPlS1iK-k1nRQYmlb4aO?usp=sharing
26、Sketch Your Own GAN
论文链接：https://arxiv.org/abs/2108.02774
代码地址：https://github.com/PeterWang512/GANSketching
视频解读：https://youtu.be/vz_wEQkTLk0
27、Tesla’s Autopilot Explained
在今年8月的特斯拉AI日上，特斯拉AI总监Andrej Karpathy和其他人展示了特斯拉是如何通过八个摄像头采集图像，打造了基于视觉的自动驾驶系统。
视频解读：https://youtu.be/DTHqgDqkIRw
28、Styleclip: Text-driven manipulation of StyleGAN imagery
论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.17249
代码地址：https://github.com/orpatashnik/StyleCLIP
视频解读：https://youtu.be/RAXrwPskNso
29、TimeLens: Event-based Video Frame Interpolation
论文链接：http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/CVPR21_Gehrig.pdf
代码地址：https://github.com/uzh-rpg/rpg_timelens
视频解读：https://youtu.be/HWA0yVXYRlk
30、Diverse Generation from a Single Video Made Possible
论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.08591
代码地址：https://nivha.github.io/vgpnn/
视频解读：https://youtu.be/Uy8yKPEi1dg
31、Skillful Precipitation Nowcasting using Deep Generative Models of Radar
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-021-03854-z
代码地址：https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/nowcasting
视频解读：https://youtu.be/dlSIq64psEY
32、The Cocktail Fork Problem: Three-Stem Audio Separation for Real-World Soundtracks
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.09958.pdf
代码地址：https://cocktail-fork.github.io/
视频解读：https://youtu.be/Rpxufqt5r6I
33、ADOP: Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.06635.pdf
代码地址：https://github.com/darglein/ADOP
视频解读：https://youtu.be/Jfph7Vld_Nw
34、(Style)CLIPDraw: Coupling Content and Style in Text-to-Drawing Synthesis
CLIPDraw论文链接：https://arxiv.org/abs/2106.14843
在线试用：https://colab.research.google.com/github/kvfrans/clipdraw/blob/main/clipdraw.ipynb
StyleCLIPDraw论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.03133
视频解读：https://youtu.be/5xzcIzHm8Wo
35、SwinIR: Image restoration using swin transformer
论文链接：https://arxiv.org/abs/2108.10257
代码地址：https://github.com/JingyunLiang/SwinIR
视频解读：https://youtu.be/GFm3RfrtDoU
https://replicate.ai/jingyunliang/swinir
36、EditGAN: High-Precision Semantic Image Editing
论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.03186
代码地址：https://nv-tlabs.github.io/editGAN/
视频解读：https://youtu.be/bus4OGyMQec
37、CityNeRF: Building NeRF at City Scale
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2112.05504.pdf
代码地址：https://city-super.github.io/citynerf/
视频解读：https://youtu.be/swfx0bJMIlY
38、ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning
论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.09734
代码地址：https://github.com/rmokady/CLIP_prefix_caption
视频解读：https://youtu.be/VQDrmuccWDo
在线试用：https://colab.research.google.com/drive/1tuoAC5F4sC7qid56Z0ap-stR3rwdk0ZV?usp=sharing
当然，博主在整理的过程中也不能保证完美。经网友提醒，这里可以手动添加一项突破性研究：「AlphaFold」。
去年，谷歌旗下人工智能技术公司 DeepMind 宣布深度学习算法「Alphafold」破解了出现五十年之久的蛋白质分子折叠问题。2021年7月，AlphaFold 的论文正式发表在《Nature》杂志上。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2
这项研究被评为Nature年度技术突破，Alphafold 的缔造者之一 John Jumper 也被评为《Nature》2021 年度十大科学人物。DeepMind也已经将他们的预测结果免费开放给公众。
