論文の概要: Semantically Consistent Person Image Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14728v2
- Date: Tue, 18 Feb 2025 17:48:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-19 14:01:28.744272
- Title: Semantically Consistent Person Image Generation
- Title（参考訳）: 意味的に一貫性のある人物画像生成
- Authors: Prasun Roy, Saumik Bhattacharya, Subhankar Ghosh, Umapada Pal, Michael Blumenstein,
- Abstract要約: 文脈認識型人物画像生成のためのデータ駆動型アプローチを提案する。
本手法では,生成した人物の位置,規模,外観を,現場の既存人物に対して意味的に条件付けする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.73832646369506
- License:
- Abstract: We propose a data-driven approach for context-aware person image generation. Specifically, we attempt to generate a person image such that the synthesized instance can blend into a complex scene. In our method, the position, scale, and appearance of the generated person are semantically conditioned on the existing persons in the scene. The proposed technique is divided into three sequential steps. At first, we employ a Pix2PixHD model to infer a coarse semantic mask that represents the new person's spatial location, scale, and potential pose. Next, we use a data-centric approach to select the closest representation from a precomputed cluster of fine semantic masks. Finally, we adopt a multi-scale, attention-guided architecture to transfer the appearance attributes from an exemplar image. The proposed strategy enables us to synthesize semantically coherent realistic persons that can blend into an existing scene without altering the global context. We conclude our findings with relevant qualitative and quantitative evaluations.
- Abstract（参考訳）: 文脈認識型人物画像生成のためのデータ駆動型アプローチを提案する。
具体的には、合成されたインスタンスが複雑なシーンにブレンドできるように、人物画像を生成する。
本手法では,生成した人物の位置,規模,外観を,現場の既存人物に対して意味的に条件付けする。
提案手法は3つの段階に分けられる。
まず、新しい人の空間的位置、スケール、潜在的なポーズを表す粗いセマンティックマスクを推測するためにPix2PixHDモデルを用いる。
次に、データ中心のアプローチを用いて、あらかじめ計算されたセマンティックマスクのクラスタから最も近い表現を選択する。
最後に、外観特性を模範画像から転送するために、マルチスケールの注意誘導アーキテクチャを採用する。
提案手法は,グローバルな文脈を変えることなく,既存のシーンにブレンド可能な意味的に一貫性のある現実的な人物を合成することを可能にする。
本研究の結論は質的,定量的な評価である。
関連論文リスト
- Synthesizing Environment-Specific People in Photographs [57.962139271004325]
ESPはコンテキスト対応フルボディ生成のための新しい手法である。
ESPは、シーンの写真から抽出された2Dポーズとコンテキストキューに条件付けされる。
本研究では,ESPがコンテキストフルボディ生成のタスクにおいて,最先端技術よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T10:15:15Z) - Break-A-Scene: Extracting Multiple Concepts from a Single Image [80.47666266017207]
テキストシーン分解の課題を紹介する。
本稿では,対象概念の存在を示すマスクを用いた入力画像の拡張を提案する。
次に、新しい2段階のカスタマイズプロセスを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T17:59:04Z) - Scene Aware Person Image Generation through Global Contextual Conditioning [18.73832646369506]
本稿では,既存のシーンに関連性のある人物画像を生成し挿入するための新しいパイプラインを提案する。
より具体的には、挿入されている人物の位置、ポーズ、規模がシーン内の既存の人物と混ざり合うように挿入することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-06T16:18:15Z) - Learned Spatial Representations for Few-shot Talking-Head Synthesis [68.3787368024951]
複数発話頭合成のための新しいアプローチを提案する。
この異方性表現は,従来の手法よりも大幅に改善されることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-29T17:59:42Z) - Person image generation with semantic attention network for person
re-identification [9.30413920076019]
本稿では,意味的注意ネットワークと呼ばれる新しい人物のポーズ誘導画像生成手法を提案する。
ネットワークはいくつかのセマンティックアテンションブロックで構成されており、各ブロックはポーズコードと衣服のテクスチャを保存および更新する。
他の方法と比較して、我々のネットワークはより優れた身体形状を特徴付けることができ、同時に衣服の属性を保持することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-18T12:18:51Z) - Generating Person Images with Appearance-aware Pose Stylizer [66.44220388377596]
本稿では,人物のポーズや外見に基づいてリアルな人物画像を生成する,新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。
本フレームワークのコアとなるのは、ターゲットポーズと条件付き人物の外観を段階的に結合して人体画像を生成する、APS(Appearance-aware Pose Stylizer)と呼ばれる新しいジェネレータである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-17T15:58:05Z) - Wish You Were Here: Context-Aware Human Generation [100.51309746913512]
本稿では,既存の画像にオブジェクト,特に人間を挿入する新しい手法を提案する。
本手法では, 現場の他の人物のポーズを考慮し, まず, 新たな人物のセマンティックマップを生成する。
第2のネットワークは、複数の外観成分の仕様に基づいて、新規人物とそのブレンディングマスクの画素を描画する。
第3のネットワークは、対象者の顔と一致するように生成された顔を洗練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-21T14:09:14Z) - Example-Guided Image Synthesis across Arbitrary Scenes using Masked
Spatial-Channel Attention and Self-Supervision [83.33283892171562]
実例誘導画像合成は,最近セマンティックラベルマップと模範画像から画像を合成するために試みられている。
本稿では,ラベルマップと意味的に異なる任意のシーンイメージを例に,より困難で汎用的な課題に取り組む。
本稿では,グローバル・ローカルな特徴アライメントと合成のためのエンドツーエンドネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-18T18:17:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。