: Slumpmässiga exempel på människor som genereras med vår modell. För varje rad är provtagningen beroende av silhuetten som visas till vänster. Vårt föreslagna ramverk stöder också okonditionerad provtagning samt konditionering på lokal utseende coutes, såsom färg. Vi presenterar den första bildbaserade generativa modellen av människor i kläder för hela kroppen. Vi kringgår den vanliga komplexa grafik rendering pipeline och behovet av högkvalitativa 3D-skanningar av klädda människor. Istället lär vi oss generativa modeller från en stor bilddatabas. Den största utmaningen är att klara av den höga variationen i människans pose, form och utseende. Av denna anledning har man hittills inte övervägt rena bildbaserade metoder. Vi visar att denna utmaning kan övervinnas genom att man delar upp produktionsprocessen i två delar. Först lär vi oss att skapa en semantisk segmentering av kroppen och kläderna. För det andra lär vi oss en villkorlig modell för de resulterande segmenten som skapar realistiska bilder. Den fullständiga modellen är olika och kan konditioneras på pose, form eller färg. Resultatet är prover av människor i olika klädesplagg och stilar. Den föreslagna modellen kan skapa helt nya människor med realistiska kläder. I flera experiment presenterar vi uppmuntrande resultat som tyder på att en helt datadriven strategi för att skapa människor är möjlig. * Detta arbete utfördes medan P. V. Gehler var med BCCN 1 och MPI-IS 2.
I REF föreslogs en 2D-generativ modell för kläder som är betingade av kroppsform och ställning.
A Generative Model of People in Clothing
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}