Vi tar upp det beräkningsmässiga problemet med den nya mänskliga posesyntesen. Med tanke på en bild av en person och en önskad pose, producerar vi en skildring av den personen i denna pose, behålla utseendet på både personen och bakgrunden. Vi presenterar ett modulärt generativt neuralt nätverk som syntetiserar osynliga poser med hjälp av utbildning par av bilder och poser tagna från mänskliga actionvideor. Vårt nätverk separerar en scen i olika kroppsdelar och bakgrundslager, flyttar kroppsdelar till nya platser och förfinar deras utseende, och kompositerar den nya förgrunden med en hålfylld bakgrund. Dessa deluppgifter, som genomförs med separata moduler, tränas gemensamt med endast en målbild som övervakad etikett. Vi använder en kontradiktorisk discriminator för att tvinga vårt nätverk att syntetisera realistiska detaljer konditionerade på pose. Vi visar bildsyntesresultat på tre aktionsklasser: golf, yoga/träning och tennis, och visar att vår metod ger exakta resultat inom aktionsklasser såväl som över aktionsklasser. Med tanke på en sekvens av önskade poser, producerar vi också sammanhängande videor av åtgärder.
På liknande sätt, Balakrishnan et al. REF skapar en skildring av en person i en ny pose med en bild av personen och målet utgör under en ram med undermoduler för att kompositera de transformerade förgrundslagren med en hålfylld bakgrund.
Synthesizing Images of Humans in Unseen Poses
{'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']}