論文の概要: Diffusion-HPC: Synthetic Data Generation for Human Mesh Recovery in Challenging Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09541v2
• Date: Sun, 31 Dec 2023 00:17:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 02:42:01.676297
• Title: Diffusion-HPC: Synthetic Data Generation for Human Mesh Recovery in Challenging Domains
• Title（参考訳）: 拡散HPC:混在領域における人間のメッシュ回復のための合成データ生成
• Authors: Zhenzhen Weng, Laura Bravo-S\'anchez, Serena Yeung-Levy
• Abstract要約: 本研究では,人体構造に関する事前の知識を注入することにより,人体を用いた写真リアルな画像を生成するテキスト条件付き手法を提案する。 生成した画像には3Dメッシュが伴い、ヒューマンメッシュ回復タスクを改善するための土台となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7624021966289605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent text-to-image generative models have exhibited remarkable abilities in generating high-fidelity and photo-realistic images. However, despite the visually impressive results, these models often struggle to preserve plausible human structure in the generations. Due to this reason, while generative models have shown promising results in aiding downstream image recognition tasks by generating large volumes of synthetic data, they are not suitable for improving downstream human pose perception and understanding. In this work, we propose a Diffusion model with Human Pose Correction (Diffusion-HPC), a text-conditioned method that generates photo-realistic images with plausible posed humans by injecting prior knowledge about human body structure. Our generated images are accompanied by 3D meshes that serve as ground truths for improving Human Mesh Recovery tasks, where a shortage of 3D training data has long been an issue. Furthermore, we show that Diffusion-HPC effectively improves the realism of human generations under varying conditioning strategies.
• Abstract（参考訳）: 近年のテキストから画像への生成モデルは、高忠実度およびフォトリアリスティックな画像を生成する優れた能力を発揮している。 しかし、視覚的に印象的な結果にもかかわらず、これらのモデルはしばしば、世代でもっともらしい人間の構造を維持するのに苦労する。 このため、生成モデルは大量の合成データを生成して下流画像認識タスクを支援するという有望な結果を示しているが、下流人間のポーズ認識と理解を改善するには適していない。 本研究では,人間の身体構造に関する事前知識を注入して,適切なポーズを持つ写真実像を生成するテキストコンディショニング手法である,ヒューマンポーズ補正(diffusion-hpc)を用いた拡散モデルを提案する。 私たちの生成した画像には、3dトレーニングデータの不足が長年問題となっているヒューマンメッシュのリカバリタスクを改善するための基盤となる3dメッシュが添付されています。 さらに,Diffusion-HPCは,異なる条件下での人間世代の現実性を効果的に改善することを示した。

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