論文の概要: Synthesizing Anyone, Anywhere, in Any Pose

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03164v2
• Date: Sun, 5 Nov 2023 12:09:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 23:05:28.883483
• Title: Synthesizing Anyone, Anywhere, in Any Pose
• Title（参考訳）: 誰でも、どこでも、どんなポーズでも、合成する
• Authors: H{\aa}kon Hukkel{\aa}s, Frank Lindseth
• Abstract要約: TriA-GANは、任意のポーズでAnyone、Anywhereを合成できるキーポイント誘導型GANである。 また,TriA-GANは,従来の全体合成法よりも大幅に向上することを示した。 また,TriA-GANの潜伏空間は標準の非条件編集技術と互換性があることも示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7252027234425334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We address the task of in-the-wild human figure synthesis, where the primary goal is to synthesize a full body given any region in any image. In-the-wild human figure synthesis has long been a challenging and under-explored task, where current methods struggle to handle extreme poses, occluding objects, and complex backgrounds. Our main contribution is TriA-GAN, a keypoint-guided GAN that can synthesize Anyone, Anywhere, in Any given pose. Key to our method is projected GANs combined with a well-crafted training strategy, where our simple generator architecture can successfully handle the challenges of in-the-wild full-body synthesis. We show that TriA-GAN significantly improves over previous in-the-wild full-body synthesis methods, all while requiring less conditional information for synthesis (keypoints \vs DensePose). Finally, we show that the latent space of TriA-GAN is compatible with standard unconditional editing techniques, enabling text-guided editing of generated human figures.
• Abstract（参考訳）: 画像中の任意の領域が与えられたときの全身の合成を主目的とする人物合成の課題に対処する。 in-the-wild ヒトのフィギュア合成は長い間、難解で未熟な作業であり、現在の手法では極端なポーズや物体のゆるみ、複雑な背景を扱うのに苦労している。 私たちの主な貢献は、任意のポーズでAnyone、Anywhereを合成できるキーポイント誘導型GANであるTriA-GANです。 提案手法の鍵となるのは,GANを十分に構築されたトレーニング戦略と組み合わせることである。 また,TriA-GANは,従来の全体合成法に比べて,条件情報の少ない合成法である(keypoints \vs DensePose)。 最後に,TriA-GANの潜在空間が標準的な非条件編集技術と互換性があることを示し,生成した人物のテキスト誘導編集を可能にする。

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