Skapande av nya, men ändå realistiska, bilder av personer är en utmanande uppgift på grund av det komplexa samspelet mellan de olika bildfaktorer, såsom förgrund, bakgrund och pose information. I detta arbete strävar vi efter att skapa sådana bilder baserade på en ny, två-stegs rekonstruktion pipeline som lär sig en lösryckt representation av de ovan nämnda bildfaktorerna och genererar nya personbilder på samma gång. För det första föreslås ett flergrenat återuppbyggnadsnätverk för att reda ut och koda in de tre faktorerna i inbäddande funktioner, som sedan kombineras för att återskapa själva inmatningsbilden. För det andra lär man sig tre motsvarande kartfunktioner på ett kontradiktoriskt sätt för att kartlägga Gaussiskt buller till det inlärda inbäddningsutrymmet för respektive faktor. Med hjälp av det föreslagna ramverket kan vi manipulera förgrunden, bakgrunden och poseringen av indatabilden, och även prova nya inbäddande funktioner för att generera sådana riktade manipulationer, som ger mer kontroll över genereringsprocessen. Experiment på marknaden-1501 och Deepfashion dataset visar att vår modell inte bara genererar realistiska personbilder med nya förgrunder, bakgrunder och poser, utan också manipulerar de genererade faktorerna och interpolerar mellan stater. En annan uppsättning experiment på Market-1501 visar att vår modell också kan vara till nytta för personen om-identifiering uppgift 1.
REF disentangle och koda bakgrund, förgrund, och posera från fortfarande mänskliga bilder till inbäddning funktioner, som sedan kombineras för att återskapa indatabilden.
Disentangled Person 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']}