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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Multi-Scale Correspondence Learning for Person Image Generation 인물 이미지 생성을 위한 다중 규모 대응 학습

Shi-Long SHEN, Ai-Guo WU, Yong XU

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요약 :

본 논문에서는 두 가지 유형의 사람 이미지 생성을 위한 생성 모델을 제시합니다. 먼저, 이 모델을 포즈 유도 인물 이미지 생성에 적용하고, i.e., 원본 인물 이미지의 질감을 유지하면서 원본 인물 이미지의 포즈를 대상 포즈로 변환합니다. 둘째, 이 모델은 의류 유도 인물 이미지 생성에도 사용되며, i.e., 원본 인물 이미지의 옷 질감을 원하는 옷 질감으로 변경합니다. 제안된 모델의 핵심 아이디어는 다중 스케일 대응을 확립하는 것인데, 이는 포즈 전송으로 인해 발생하는 정렬 불량을 효과적으로 해결하여 외관에 대한 풍부한 정보를 보존할 수 있습니다. 구체적으로 제안된 모델은 두 단계로 구성된다. 1) 생성 과정에서 보다 정확한 안내를 제공하기 위해 먼저 타겟 포즈에 부과된 타겟 의미 맵을 생성한다. 2) 인코더를 통해 다중 스케일 특징 맵을 얻은 후 다중 스케일 대응이 확립되며 이는 세분화된 생성에 유용합니다. 실험 결과는 제안된 방법이 포즈 기반 인물 이미지 생성에 있어 최신 방법보다 우수함을 보여주며, 의복 기반 인물 이미지 생성에서도 그 효율성을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E106-D No.5 pp.804-812
발행일
2023/05/01
공개일
2022/04/15
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2022DLP0058
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Deep Learning Technologies: Architecture, Optimization, Techniques, and Applications)
범주
인물 이미지 생성

작성자

Shi-Long SHEN
  Harbin Institute of Technology (Shenzhen)
Ai-Guo WU
  Harbin Institute of Technology (Shenzhen)
Yong XU
  Shenzhen Key Laboratory of Visual Object Detection and Recognition

키워드