I den här artikeln tar vi upp problemet med att skapa personbilder som är beroende av en given pose. Särskilt, med tanke på en bild av en person och ett mål pose, syntetiserar vi en ny bild av den personen i romanposen. För att hantera pixel-till-pixel avvikelser orsakas av pose skillnader, introducerar vi deformerbara hoppa anslutningar i generatorn för vårt Generative Adversarial Network. Dessutom föreslås en närmaste granne förlust i stället för de gemensamma L 1 och L 2 förluster för att matcha detaljerna i den genererade bilden med målbilden. Vi testar vårt tillvägagångssätt med bilder av personer i olika poser och jämför vår metod med tidigare arbete inom detta område som visar toppmoderna resultat i två riktmärken. Vår metod kan tillämpas på det bredare fältet av deformerbar objektgenerering, förutsatt att posen av det artikulerade objektet kan extraheras med hjälp av en nyckelpunktsdetektor.
Vårt arbete relaterar till REF, genom användning av deformerbara hoppa anslutningar för att förvränga funktioner kartor av den konditionering bilden, i platsen för det önskade målet pose.
Deformable GANs for Pose-Based Human Image Generation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}