論文の概要: Human Pose Transfer with Augmented Disentangled Feature Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10984v4
• Date: Fri, 15 Dec 2023 03:45:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 20:06:24.749660
• Title: Human Pose Transfer with Augmented Disentangled Feature Consistency
• Title（参考訳）: 不連続な特徴の一貫性を増進したヒトのポーズ移行
• Authors: Kun Wu, Chengxiang Yin, Zhengping Che, Bo Jiang, Jian Tang, Zheng Guan and Gangyi Ding
• Abstract要約: 人間のポーズ転送を容易にするために,DFC-Net(Disentangled Feature Consistency)を付加したポーズ転送ネットワークを提案する。 ソースとターゲット人を含む一対のイメージが与えられた後、DFC-Netはソースからそれぞれポーズと静的情報を抽出し、ターゲット人のイメージをソースから所望のポーズで合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.744108771350078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep generative models have made great progress in synthesizing images with arbitrary human poses and transferring poses of one person to others. Though many different methods have been proposed to generate images with high visual fidelity, the main challenge remains and comes from two fundamental issues: pose ambiguity and appearance inconsistency. To alleviate the current limitations and improve the quality of the synthesized images, we propose a pose transfer network with augmented Disentangled Feature Consistency (DFC-Net) to facilitate human pose transfer. Given a pair of images containing the source and target person, DFC-Net extracts pose and static information from the source and target respectively, then synthesizes an image of the target person with the desired pose from the source. Moreover, DFC-Net leverages disentangled feature consistency losses in the adversarial training to strengthen the transfer coherence and integrates a keypoint amplifier to enhance the pose feature extraction. With the help of the disentangled feature consistency losses, we further propose a novel data augmentation scheme that introduces unpaired support data with the augmented consistency constraints to improve the generality and robustness of DFC-Net. Extensive experimental results on Mixamo-Pose and EDN-10k have demonstrated DFC-Net achieves state-of-the-art performance on pose transfer.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルは、任意の人間のポーズで画像を合成し、ある人のポーズを他の人に転送する上で大きな進歩を遂げている。 視覚忠実度の高い画像を生成するために多くの異なる方法が提案されているが、主な課題は2つの根本的な問題である:ポーズの曖昧さと外観の矛盾である。 そこで本稿では,現在の制約を緩和し,合成画像の品質を向上させるために,不連続特徴一貫性(dfc-net)が強化されたポーズ伝達ネットワークを提案する。 ソースとターゲット人を含む一対のイメージが与えられた後、DFC-Netはソースからそれぞれポーズと静的情報を抽出し、ターゲット人の画像をソースから所望のポーズで合成する。 さらに、dfc-netは、逆訓練における不連続な特徴一貫性損失を利用して転送コヒーレンスを強化し、キーポイントアンプを統合してポーズ特徴抽出を強化する。 特徴的一貫性損失の解消により,dfc-netの汎用性とロバスト性を改善するために,一貫性制約が強化された非ペア型サポートデータを導入する新しいデータ拡張方式を提案する。 Mixamo-Pose と EDN-10k の大規模実験により,DFC-Net がポーズ転送における最先端性能を達成することを示した。

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