Detta dokument föreslår romanen Pose Guidad Person Generation Network (PG 2 ) som gör det möjligt att syntetisera personbilder i godtyckliga poser, baserat på en bild av den personen och en roman pose. Vår generations ramverk PG 2 använder pose information explicit och består av två viktiga steg: pose integration och bildförfining. I det första steget är tillståndet bilden och målet pose matas in i ett U-Net-liknande nätverk för att generera en initial men grov bild av personen med målet pose. Det andra steget förfinar sedan det inledande och suddiga resultatet genom att träna en U-Net-liknande generator på ett kontradiktoriskt sätt. Omfattande experimentella resultat på både 128×64 återidentifierande bilder och 256×256 modebilder visar att vår modell genererar högkvalitativa personbilder med övertygande detaljer. * Lika lön.
Mamma och Al. REF föreslår ett mer allmänt tillvägagångssätt som gör det möjligt att syntetisera personbilder i någon godtycklig pose.
Pose Guided Person Image Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}