論文の概要: Pose with Style: Detail-Preserving Pose-Guided Image Synthesis with Conditional StyleGAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06166v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 17:59:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 17:40:01.705104
• Title: Pose with Style: Detail-Preserving Pose-Guided Image Synthesis with Conditional StyleGAN
• Title（参考訳）: 文様付きポーズ:条件付きスタイルガンを用いた細部保存ポーズ誘導画像合成
• Authors: Badour AlBahar, Jingwan Lu, Jimei Yang, Zhixin Shu, Eli Shechtman, Jia-Bin Huang
• Abstract要約: 任意のポーズで1つの画像から人物を再レンダリングするアルゴリズムを提案する。 既存の方法では、画像の同一性や細部を保ちながら、隠蔽されたコンテンツを写実的に幻覚することはしばしば困難である。 本手法は, 定量的評価と視覚的比較の両方において, 最先端のアルゴリズムと良好に比較できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.62422914645066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an algorithm for re-rendering a person from a single image under arbitrary poses. Existing methods often have difficulties in hallucinating occluded contents photo-realistically while preserving the identity and fine details in the source image. We first learn to inpaint the correspondence field between the body surface texture and the source image with a human body symmetry prior. The inpainted correspondence field allows us to transfer/warp local features extracted from the source to the target view even under large pose changes. Directly mapping the warped local features to an RGB image using a simple CNN decoder often leads to visible artifacts. Thus, we extend the StyleGAN generator so that it takes pose as input (for controlling poses) and introduces a spatially varying modulation for the latent space using the warped local features (for controlling appearances). We show that our method compares favorably against the state-of-the-art algorithms in both quantitative evaluation and visual comparison.
• Abstract（参考訳）: 任意のポーズで1つの画像から人物を再レンダリングするアルゴリズムを提案する。 既存の方法では、画像の同一性や細部を保ちながら、隠蔽されたコンテンツを写実的に幻覚することはしばしば困難である。 まず,体表面のテクスチャと原画像との対応関係を,人体対称性に先行して塗布することを学ぶ。 塗装された対応フィールドは、大きなポーズ変化の下でも、ソースから抽出された局所的特徴をターゲットビューに転送/ウォープすることができる。 歪んだローカル機能を単純なcnnデコーダを使用してrgbイメージに直接マッピングすることは、しばしば目に見えるアーティファクトにつながる。 このように、スタイルガン生成器を拡張して、ポーズを入力(ポーズ制御)として取り、反りのある局所的特徴(外観制御)を用いて、潜在空間の空間的に変化する変調を導入する。 本手法は,定量的評価と視覚比較の両方において,最先端のアルゴリズムと良好に比較できることを示す。

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