論文の概要: Human Image Generation: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08896v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 15:19:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 17:23:49.830890
• Title: Human Image Generation: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 人間の画像生成: 総合的な調査
• Authors: Zhen Jia, Zhang Zhang, Liang Wang, Tieniu Tan
• Abstract要約: 本稿では,人間の画像生成技術を3つのパラダイム,すなわちデータ駆動手法,知識誘導手法,ハイブリッド手法に分割する。 異なる手法の利点と特徴は、モデルアーキテクチャと入出力要求の観点から要約される。 幅広い応用可能性のために、合成された人間の画像の典型的なダウンストリーム利用、すなわち、個人認識タスクのためのデータ拡張と、ファッション顧客のためのバーチャルトライオンの2つがカバーされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.63589576693112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image and video synthesis has become a blooming topic in computer vision and machine learning communities along with the developments of deep generative models, due to its great academic and application value. Many researchers have been devoted to synthesizing high-fidelity human images as one of the most commonly seen object categories in daily lives, where a large number of studies are performed based on various deep generative models, task settings and applications. Thus, it is necessary to give a comprehensive overview on these variant methods on human image generation. In this paper, we divide human image generation techniques into three paradigms, i.e., data-driven methods, knowledge-guided methods and hybrid methods. For each route, the most representative models and the corresponding variants are presented, where the advantages and characteristics of different methods are summarized in terms of model architectures and input/output requirements. Besides, the main public human image datasets and evaluation metrics in the literature are also summarized. Furthermore, due to the wide application potentials, two typical downstream usages of synthesized human images are covered, i.e., data augmentation for person recognition tasks and virtual try-on for fashion customers. Finally, we discuss the challenges and potential directions of human image generation to shed light on future research.
• Abstract（参考訳）: 画像とビデオの合成は、コンピュータビジョンと機械学習のコミュニティにおいて、その優れた学術的価値と応用価値から、深層生成モデルの発展とともに、華々しい話題となっている。 多くの研究者は、人間像を日常生活で最もよく見られる対象のカテゴリの1つとして合成することに力を入れており、様々な深層生成モデル、タスク設定、アプリケーションに基づいて多くの研究が行われている。 したがって、人間の画像生成におけるこれらの変種手法の概要を概観する必要がある。 本稿では,人間の画像生成技術を3つのパラダイム,すなわちデータ駆動手法,知識誘導手法,ハイブリッド手法に分割する。 それぞれの経路について、最も代表的なモデルと対応するバリエーションが提示され、そこで異なる手法の利点と特徴をモデルアーキテクチャと入出力要求という観点で要約する。 また、文献における主要な公開画像データセットと評価指標についても概説する。 さらに、幅広い応用可能性から、人物認識タスクのためのデータ拡張やファッション顧客のための仮想トライオンという、合成された人間の画像の2つの典型的下流利用をカバーできる。 最後に,人間の画像生成の課題と今後の研究の方向性について考察する。

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