Detta arbete gör det första försöket att generera artikulerade mänskliga rörelsesekvenser från en enda bild. Å ena sidan använder vi parade ingångar inklusive mänskligt skelett information som rörelse inbäddning och en enda mänsklig bild som utseende referens, för att generera nya rörelseramar baserat på villkorlig GAN infrastruktur. Å andra sidan används en triplet förlust för att sträva efter utseende jämnhet mellan på varandra följande ramar. Eftersom det föreslagna ramverket tillsammans kan utnyttja bildens utseendeutrymme och artikulerat/kinematiskt rörelseutrymme genererar det en realistisk artikulerad rörelsesekvens, i motsats till de flesta tidigare videogenereringsmetoder som ger suddiga rörelseeffekter. Vi testar vår modell på två human actiondataset inklusive KTH och Human3.6M, och det föreslagna ramverket ger mycket lovande resultat på båda dataseten.
Yan och al. REF föreslår en metod för att generera mänskliga rörelsesekvenser med en enkel bakgrund med hjälp av CGAN och human skelettinformation.
Skeleton-Aided Articulated Motion Generation
{'venue': "MM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}