論文の概要: Adaptive Appearance Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11931v1
• Date: Sat, 24 Apr 2021 11:53:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 14:40:41.929517
• Title: Adaptive Appearance Rendering
• Title（参考訳）: 適応外観レンダリング
• Authors: Mengyao Zhai, Ruizhi Deng, Jiacheng Chen, Lei Chen, Zhiwei Deng, Greg Mori
• Abstract要約: 目的の外観とポーズを与えられた人のイメージを生成するアプローチを提案します。 ポーズと外観の絡み合った表現は、画像の複合変動を扱うために必要である。 我々のモデルは最先端の手法よりも優れた画像や動画を生成でき、画像とビデオの両方でポーズ案内の外観レンダリングを処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.97256647235803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an approach to generate images of people given a desired appearance and pose. Disentangled representations of pose and appearance are necessary to handle the compound variability in the resulting generated images. Hence, we develop an approach based on intermediate representations of poses and appearance: our pose-guided appearance rendering network firstly encodes the targets' poses using an encoder-decoder neural network. Then the targets' appearances are encoded by learning adaptive appearance filters using a fully convolutional network. Finally, these filters are placed in the encoder-decoder neural networks to complete the rendering. We demonstrate that our model can generate images and videos that are superior to state-of-the-art methods, and can handle pose guided appearance rendering in both image and video generation.
• Abstract（参考訳）: そこで本稿では,望ましい外観とポーズを与えられた人々の画像を生成するアプローチを提案する。 生成画像の複合変動を扱うには,ポーズと外観の絡み合った表現が必要となる。 そこで本研究では,ポーズと外観の中間表現に基づくアプローチを開発し,まず,エンコーダ・デコーダニューラルネットワークを用いて対象者のポーズを符号化する。 そして、完全畳み込みネットワークを用いて適応的外観フィルタを学習することにより、ターゲットの外観を符号化する。 最後に、これらのフィルタをエンコーダデコーダニューラルネットワークに配置してレンダリングを完了させる。 本モデルでは,最先端の手法よりも優れた画像や映像を生成でき,画像と映像の両方においてポーズ案内映像のレンダリングを処理できることを実証する。

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