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.
Till exempel Ma et al. föreslå PG2 REF, som är en tvåstegsram och använder pose mask förlust för att generera person bilder baserat på en bild av den personen och mänskliga utgör nyckelpunkter.
Pose Guided Person Image Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}