CVPRSep, 2018

任意姿态下无监督人物图像合成

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TL;DR本文提出了一种使用生成式对抗学习的新方法，用于综合产生任意姿势的具有照片级真实感的人物图像。研究通过无监督的方式来处理此问题，并且将其分解成两个主要子任务，一是姿势条件的双向生成器，二是定义一个新型的损失函数，包含内容和风格项，旨在生成高感知质量的图像，可以在 DeepFashion 数据集上进行广泛的实验验证。
generative adversarial learningphoto-realistic imagesunsupervised learningdeepfashion datasetpose conditioned bidirectional generator
发现论文，激发创造
  • 合成人类不常见的姿势图像

    本文介绍了一种基于模块化生成神经网络的方法，用来合成出一张人的图像并保证姿势、外貌和背景的一致性，其中包括了基于图像和动作的训练资料，以及对抗性判别器等技术来实现姿势合成，最终能够生成与动作类别准确匹配的图像，同时还可以将多个动作合成为视频。

    Apr, 2018

  • 使用深度生成模型进行姿势引导的时尚图像合成

    本文提出了一种基于新颖的深度生成模型的图像迁移方法，可以在保持服装一致的情况下将一个人的图像从一个给定的姿势转移至一个新的姿势，使用图像编码器、姿势编码器和解码器的结构，同时利用两个鉴别器来指导产生过程。经过严格的实验，在两个数据集上定量和定性地验证了该方法的效果。

    Jun, 2019

  • 姿态与风格：基于条件 StyleGAN 的保留细节的姿态引导图像合成

    本文提出了一种基于单个图像的算法来重新渲染人物在各种姿态下的效果，并通过人体对称先验来学习插画对应关系，使用 StyleGAN 生成器控制外观和姿态，比现有技术表现更好

    Sep, 2021

  • 无配对姿势引导的人类图像生成

    本研究旨在通过限定人体的粗略轮廓并控制特定服装类型实现真实人体图像的完整生成建模。我们提出了一种端到端可训练的生成式对抗网络架构，它提供了细节控制来生成具有高逼真度的图片，同时无需成对的训练数据，不必拟合 3D 姿势到 2D 图像的困难问题。该模型允许对基于目标领域的图像或标记特定的类别样式（例如 T 恤）进行条件生成。我们对该架构和每个独立要素的贡献进行了充分的实验评估，并通过大规模知觉研究表明，我们的方法可以生成逼真的图像，并且如果面部被模糊化，参与者很难识别真实的图片和虚假的图片之间的区别。

    Jan, 2019

  • 一个强健的姿态变换 GAN 用于姿态控制的人体图像合成

    利用残差学习的方法，结合有效的数据增强技术，提出一种简单而有效的姿态转换 GAN，在不需使用额外功能学习的情况下，在任意姿态下生成给定的人体图像。该方法在两个大型数据集上展现出比现有方法更优越的性能，实现了在光照、遮挡、失真和尺度方面的鲁棒性。

    Jan, 2020

  • 单目视角下的人类图像综合的风格和姿态控制

    本文提出了一种新方法，称为 StylePoseGAN，用于合成具有姿势和部位外观显式控制的照片真实感的人类图像，并能够将其用于虚拟换装、动作模仿和新视角合成等应用中。

    Feb, 2021

  • 从野外单张图像中的姿势引导的人类动画

    本文提出了一种新的姿态转换方法，通过使用组合神经网络，预测人的轮廓，服装标签和纹理，并在推理时利用训练有素的网络生成一个外观及其标签的统一表示，以对姿势变化做出响应，并使用背景完成外观的呈现，从而实现保留人物身份和外观，具有时间上的一致性和泛化能力。

    Dec, 2020

  • 基于姿态的人类图像生成的可变形 GANs

    本文提出了一种基于 GAN、可变形跳跃连接和最近邻损失的方法，用于合成给定姿势下的人物图像，并在各项指标上取得了最先进的结果。

    Dec, 2017

  • 无监督姿态流学习用于姿态引导合成

    本文提出了一种无监督姿势流学习方案，通过学习源图像的姿势流，进而使用多尺度特征域对齐进行粗到细的综合，在 DeepFashion,MVC 数据集和其他真实世界数据集上进行实验，结果表明该方法在保留外观信息方面效果显著，并且具有良好的泛化性，适用于不同的服装风格和姿势类型。

    Sep, 2019

  • 基于语义解析变换的无监督人物图像生成

    本文提出了一种无监督学习的姿态引导的人物图像生成方法，通过将生成人体的硬映射分解为语义解析和外貌生成两个子任务的形式，实现了人体的变形生成。

    Apr, 2019