Johannes Schusterbauer M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Computer Vision & Learning Group | Ludwig-Maximilians-Universität München
Der Einfluss humoristisch intendierter Kommunikation auf politische Entscheidungsfindung im Rahmen des Klimawandels (KLIMA-MEMES)
Das Forschungsprojekt untersucht den Einfluss von Memes auf die politische Entscheidungsfindung im Rahmen öffentlicher Diskurse um den Klimawandel.
Publikationen
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Distillation of Diffusion Features for Semantic Correspondence
KonferenzpapierProjekt: KLIMA-MEMES -
Diff2Flow: Training Flow Matching Models via Diffusion Model Alignment
Konferenzpapierhttps://doi.org/10.48550/arXiv.2506.02221Projekt: KLIMA-MEMES -
Distillation of Diffusion Features for Semantic Correspondence
DistillDIFT
Konferenzpapierhttps://arxiv.org/abs/2412.03512Projekt: KLIMA-MEMES -
Fast Monocular Depth Estimation with Flow Matching
DepthFM
Konferenzpapierhttps://doi.org/10.48550/arXiv.2403.13788Projekt: KLIMA-MEMES -
Training Flow Matching Models via Diffusion Model Alignment
Diff2Flow
Konferenzpapierhttps://doi.org/10.48550/arXiv.2506.02221Projekt: KLIMA-MEMES -
Stochastic Interpolants for Revealing Stylistic Flows across the History of Art
Konferenzpapierhttps://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2025/html/Ma_Stochastic_Interpolants_for_Revealing_Stylistic_Flows_across_the_History_of_ICCV_2025_paper.htmlProjekt: KLIMA-MEMES -
Implicitly Learning Style and Content Disentanglement with Flow Models
SCFlow
Konferenzpapierhttps://doi.org/10.48550/arXiv.2508.03402Projekt: KLIMA-MEMES -
Where Does the Bias Hide?
Exploring the Applicability of Multimodal Models for Clustering Multilingual Social Media Data
VortragProjekt: KLIMA-MEMES -
Diff2Flow
Training Flow Matching Models via Diffusion Model Alignment
VortragProjekt: KLIMA-MEMES