CVPRNov, 2020

MUST-GAN: 自主驾驶人物图像生成的多层统计转移

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TL;DR提出一种新颖的多层次统计转移模型，通过注意力机制和属性统计学习最优的外貌表示，将其传输到姿势引导生成器进行外貌和姿势的重构，从而实现自主驱动的人物图像生成，实验证明该方法在 DeepFashion 数据集上表现出色。
pose-guidedimage generationmulti-level statistics transfer modelattention mechanismdeepfashion dataset
发现论文，激发创造
  • 利用姿势分解和语义相关性实现结构感知的人像生成

    本文介绍了一种基于结构感知流的方法，利用语义部分将人体分解，来应对人物姿态变换并生成高质量图像，网络模块能够有效地捕捉人体局部和全局语义特征，实验结果表明，该方法在生成高质量图像方面胜过其他方法。

    Feb, 2021

  • 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

  • 逐步姿态注意力转移用于人像生成

    提出了一种新的生成式对抗网络，用于姿势转移，其生成器由一系列姿势注意传输块组成，可以生成具有更好外观一致性和形状一致性的图像，此方法能够为人物重新识别生成训练图像，并提高具体实现的效率和有效性。

    Apr, 2019

  • 通过自适应分层变形实现人体姿势转换

    本文提出了一个基于两级分层变形的自适应人体姿态转移网络，使用门控卷积动态选择图像的重要特征并逐层自适应变形，通过更少的参数快速收敛并在服装纹理转移等任务中获得更好的性能。

    Dec, 2020

  • 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

  • 任意姿态下无监督人物图像合成

    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。

    Sep, 2018

  • 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

  • 分离式人物图像生成

    本研究提出了一种基于二阶段重建管道的方法来生成真实但新颖的人物图像，该方法利用解耦表示学习各种图像因素，并同时生成新的人物图像，实验结果表明该方法不仅能够生成具有新前景、背景和姿态的逼真人物图像，还能用于人物再识别任务。

    Dec, 2017

  • 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

  • 基于注意力融合的多源人体图像生成

    我们提出了一个通用的人像生成任务的泛化方法，通过目标姿势和一组源外观图像生成一个人像，基于本地关注机制选择不同源图像区域的相关信息，避免了为每个特定的 X 基数构建特定生成器的必要性，并通过实证评估验证了在多源环境中解决人像生成问题的实用性。

    May, 2019