論文の概要: Towards Using Clothes Style Transfer for Scenario-aware Person Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11894v2
• Date: Mon, 25 Oct 2021 03:59:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-31 09:27:04.560544
• Title: Towards Using Clothes Style Transfer for Scenario-aware Person Video Generation
• Title（参考訳）: シナリオ認識型人物ビデオ生成のための衣服スタイル転送の利用
• Authors: Jingning Xu, Benlai Tang, Mingjie Wang, Siyuan Bian, Wenyi Guo, Xiang Yin, Zejun Ma
• Abstract要約: 個人ビデオ生成のための衣服スタイルは、個人内外見やシナリオの劇的なバリエーションのため、難しい作業である。 この問題に対処するために、AdaINをベースとした最新のアーキテクチャが提案されている。 本稿では,アンタングル型マルチブランチエンコーダと共有デコーダを用いたフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.424181051877569
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clothes style transfer for person video generation is a challenging task, due to drastic variations of intra-person appearance and video scenarios. To tackle this problem, most recent AdaIN-based architectures are proposed to extract clothes and scenario features for generation. However, these approaches suffer from being short of fine-grained details and are prone to distort the origin person. To further improve the generation performance, we propose a novel framework with disentangled multi-branch encoders and a shared decoder. Moreover, to pursue the strong video spatio-temporal consistency, an inner-frame discriminator is delicately designed with input being cross-frame difference. Besides, the proposed framework possesses the property of scenario adaptation. Extensive experiments on the TEDXPeople benchmark demonstrate the superiority of our method over state-of-the-art approaches in terms of image quality and video coherence.
• Abstract（参考訳）: 人物ビデオ生成のための服装スタイル転送は、人物内外観と映像シナリオの劇的な変化のため、困難な課題である。 この問題に対処するために、AdaINをベースとした最新のアーキテクチャが提案されている。 しかし、これらのアプローチは細かな細部が不足しており、原産地を歪めやすい。 生成性能をさらに向上させるため,アンタングル型マルチブランチエンコーダと共有デコーダを備えた新しいフレームワークを提案する。 さらに、強ビデオ時空間一貫性を追求するため、内部フレーム判別器を微妙に設計し、入力をクロスフレーム差とする。 さらに,提案フレームワークはシナリオ適応の特性を有する。 tedxpeopleベンチマークに関する広範な実験は、画像品質とビデオコヒーレンスの観点から、最先端のアプローチよりも優れた方法を示している。

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