論文の概要: Combining Attention with Flow for Person Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01823v1
• Date: Wed, 4 Aug 2021 03:05:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-05 22:25:23.555871
• Title: Combining Attention with Flow for Person Image Synthesis
• Title（参考訳）: 人物画像合成における注意と流れの融合
• Authors: Yurui Ren, Yubo Wu, Thomas H. Li, Shan Liu, Ge Li
• Abstract要約: 本稿では,注目操作とフローベース操作を組み合わせた新しいモデルを提案する。 本モデルでは,アテンション操作を利用して正確なターゲット構造を生成するだけでなく,フローベース操作を用いてリアルなソーステクスチャをサンプリングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.670135403481275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pose-guided person image synthesis aims to synthesize person images by transforming reference images into target poses. In this paper, we observe that the commonly used spatial transformation blocks have complementary advantages. We propose a novel model by combining the attention operation with the flow-based operation. Our model not only takes the advantage of the attention operation to generate accurate target structures but also uses the flow-based operation to sample realistic source textures. Both objective and subjective experiments demonstrate the superiority of our model. Meanwhile, comprehensive ablation studies verify our hypotheses and show the efficacy of the proposed modules. Besides, additional experiments on the portrait image editing task demonstrate the versatility of the proposed combination.
• Abstract（参考訳）: ポーズ誘導型人物画像合成は、基準画像から対象ポーズに変換することにより、人物画像の合成を目標とする。 本稿では,一般的な空間変換ブロックに相補的な利点があることを示す。 本稿では,注目操作とフローベース操作を組み合わせた新しいモデルを提案する。 本モデルでは,アテンション操作を利用して正確なターゲット構造を生成するだけでなく,フローベース操作を用いてリアルなソーステクスチャをサンプリングする。 客観的かつ主観的な実験は、我々のモデルの優越性を実証する。 一方,包括的アブレーション研究は仮説を検証し,提案するモジュールの有効性を示す。 また,ポートレート画像編集タスクのさらなる実験により,提案手法の汎用性が示された。

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