CVPRMar, 2021
PISE: 基于解耦的 GAN 的人物图像合成与编辑
PISE: Person Image Synthesis and Editing with Decoupled GAN
Jinsong Zhang, Kun Li, Yu-Kun Lai, Jingyu Yang
TL;DR本文介绍了一种名为 PISE 的新型人物图像合成和编辑的生成模型，该模型分为两个阶段。第一阶段：利用语义分割图解析人物的衣服外形；第二阶段：生成最终的图像。在此基础上，提出了一种全局和局部带区域编码的归一化方法，以预测看不见区域合理的衣服样式，同时提出了空间感知归一化以保留源图像中的空间相关性。实验结果表明，与现有方法相比，该模型在人体姿势迁移方面表现出了卓越的性能，同时还能应用于人物图像编辑等方面。