論文の概要: Pose-Guided High-Resolution Appearance Transfer via Progressive Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11898v1
• Date: Thu, 27 Aug 2020 03:18:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 07:52:15.370965
• Title: Pose-Guided High-Resolution Appearance Transfer via Progressive Training
• Title（参考訳）: プログレッシブトレーニングによるPose-Guided High-Resolution Outearance Transfer
• Authors: Ji Liu, Heshan Liu, Mang-Tik Chiu, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang
• Abstract要約: 前例のない画像解像度で、所定の参照外観をターゲットポーズに転送するためのポーズ誘導型外観伝達ネットワークを提案する。 我々のネットワークは、局所的な知覚喪失や局所的な識別など、密集した局所記述子を用いて詳細を精査する。 我々のモデルは高品質な画像を生成し、人間の衣服の移動などの有用な応用にさらに活用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.92031716146865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel pose-guided appearance transfer network for transferring a given reference appearance to a target pose in unprecedented image resolution (1024 * 1024), given respectively an image of the reference and target person. No 3D model is used. Instead, our network utilizes dense local descriptors including local perceptual loss and local discriminators to refine details, which is trained progressively in a coarse-to-fine manner to produce the high-resolution output to faithfully preserve complex appearance of garment textures and geometry, while hallucinating seamlessly the transferred appearances including those with dis-occlusion. Our progressive encoder-decoder architecture can learn the reference appearance inherent in the input image at multiple scales. Extensive experimental results on the Human3.6M dataset, the DeepFashion dataset, and our dataset collected from YouTube show that our model produces high-quality images, which can be further utilized in useful applications such as garment transfer between people and pose-guided human video generation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,前例のない画像解像度(1024×1024)において,対象人物のイメージをそれぞれ付与した,所定の基準外観を対象ポーズに転送する新たなポーズ誘導外見伝達ネットワークを提案する。 3Dモデルは使用されていない。 そこで本ネットワークでは, 局所的知覚喪失や局所的識別器などの密集した局所記述子を用いて細部を洗練し, 粗大かつ微妙に訓練し, 衣服テクスチャや幾何学の複雑な外観を忠実に保存し, 非閉塞性を含む移動した外観をシームレスに幻覚させる。 我々のプログレッシブエンコーダ・デコーダアーキテクチャは、入力画像固有の参照外観を複数のスケールで学習することができる。 Human3.6Mデータセット、DeepFashionデータセット、およびYouTubeから収集したデータセットの大規模な実験結果から、私たちのモデルは高品質な画像を生成しており、人間の衣服の移動やポーズ誘導による人間の映像生成といった有用な応用にさらに活用することができる。

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