論文の概要: Advancing Pose-Guided Image Synthesis with Progressive Conditional Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06313v3
• Date: Wed, 13 Mar 2024 07:32:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 18:27:57.927627
• Title: Advancing Pose-Guided Image Synthesis with Progressive Conditional Diffusion Models
• Title（参考訳）: プログレッシブ条件によるポーズガイド画像合成の高速化 拡散モデル
• Authors: Fei Shen, Hu Ye, Jun Zhang, Cong Wang, Xiao Han, Wei Yang
• Abstract要約: 本稿では,ターゲット下の人物像とソースポーズのギャップを段階的に橋渡しするプログレッシブ条件拡散モデル(PCDM)を提案する。 定性的かつ定量的な結果は,難解なシナリオ下で提案したPCDMの一貫性と光現実性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.795706255966259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work has showcased the significant potential of diffusion models in pose-guided person image synthesis. However, owing to the inconsistency in pose between the source and target images, synthesizing an image with a distinct pose, relying exclusively on the source image and target pose information, remains a formidable challenge. This paper presents Progressive Conditional Diffusion Models (PCDMs) that incrementally bridge the gap between person images under the target and source poses through three stages. Specifically, in the first stage, we design a simple prior conditional diffusion model that predicts the global features of the target image by mining the global alignment relationship between pose coordinates and image appearance. Then, the second stage establishes a dense correspondence between the source and target images using the global features from the previous stage, and an inpainting conditional diffusion model is proposed to further align and enhance the contextual features, generating a coarse-grained person image. In the third stage, we propose a refining conditional diffusion model to utilize the coarsely generated image from the previous stage as a condition, achieving texture restoration and enhancing fine-detail consistency. The three-stage PCDMs work progressively to generate the final high-quality and high-fidelity synthesized image. Both qualitative and quantitative results demonstrate the consistency and photorealism of our proposed PCDMs under challenging scenarios.The code and model will be available at https://github.com/tencent-ailab/PCDMs.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、ポーズ誘導人物画像合成における拡散モデルの有意な可能性を示している。 しかし、ソースイメージとターゲットイメージ間のポーズの不整合のため、ソースイメージとターゲットポーズ情報にのみ依存して、異なるポーズでイメージを合成することは深刻な課題である。 本稿では,ターゲット下の人物像とソースポーズのギャップを段階的に橋渡しするプログレッシブ条件拡散モデル(PCDM)を提案する。 具体的には、第1段階では、ポーズ座標と画像外観のグローバルアライメント関係をマイニングすることにより、ターゲット画像のグローバルな特徴を予測できる単純な事前条件拡散モデルを設計する。 そこで,第2段では,前段のグローバルな特徴を用いたソース画像とターゲット画像との密接な対応性を確立し,さらにコンテキスト特性の整合と拡張を図り,粗い人物画像を生成するインパインティング条件拡散モデルを提案する。 第3段階では,前段からの粗い生成画像を条件として利用する精製条件拡散モデルを提案し,テクスチャ復元を実現し,細部整合性を向上させる。 3段階のPCDMは、最終的な高品質で高忠実な合成画像を生成するために、徐々に機能する。 定性的かつ定量的な結果は、挑戦的なシナリオ下で提案したPCDMの一貫性とフォトリアリズムを示し、コードとモデルはhttps://github.com/tencent-ailab/PCDMsで利用可能である。

関連論文リスト

• Human-Object Interaction Detection Collaborated with Large Relation-driven Diffusion Models [65.82564074712836]
  テキストと画像の拡散モデルに光を流す新しいHOI検出器であるDIFfusionHOIを紹介する。 まず、埋め込み空間における人間と物体の関係パターンの表現をインバージョンベースで学習する戦略を考案する。 これらの学習された関係埋め込みはテキストのプロンプトとして機能し、スタイア拡散モデルが特定の相互作用を記述する画像を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-26T12:00:33Z)
• DiffHarmony: Latent Diffusion Model Meets Image Harmonization [11.500358677234939]
  拡散モデルは画像から画像への翻訳タスクの迅速な開発を促進する。 スクラッチからの微調整事前学習潜伏拡散モデルは計算集約的である。 本稿では,事前学習した潜伏拡散モデルを画像調和タスクに適用し,調和性はあるが曖昧な初期画像を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T09:05:23Z)
• Coarse-to-Fine Latent Diffusion for Pose-Guided Person Image Synthesis [65.7968515029306]
  PGPIS(Pose-Guided Person Image Synthesis)のためのCFLD(Coarse-to-Fine Latent Diffusion)法を提案する。 認識修正デコーダは、学習可能なクエリの集合を段階的に洗練し、粗いプロンプトとして人物画像の意味的理解を抽出するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T06:07:07Z)
• JoReS-Diff: Joint Retinex and Semantic Priors in Diffusion Model for Low-light Image Enhancement [69.6035373784027]
  低照度画像強調(LLIE)は条件付き拡散モデルを用いて有望な性能を実現している。 従来手法は、タスク固有の条件戦略の十分な定式化の重要性を無視するものであった。 本稿では,Retinex および semantic-based pre-processing condition を付加した新しいアプローチである JoReS-Diff を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T08:05:57Z)
• Multi-View Unsupervised Image Generation with Cross Attention Guidance [23.07929124170851]
  本稿では,単一カテゴリデータセット上でのポーズ条件拡散モデルの教師なし学習のための新しいパイプラインを提案する。 特定のオブジェクト部分の可視性と位置を比較することで、データセットをクラスタリングすることで、オブジェクトのポーズを識別する。 我々のモデルであるMIRAGEは、実画像における新しいビュー合成における先行研究を超越している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T14:55:13Z)
• High-fidelity Person-centric Subject-to-Image Synthesis [13.785484396436367]
  Face-diffuserは、上記のトレーニングの不均衡と品質の妥協を取り除くための効果的な協調生成パイプラインである。 サンプリングプロセスは, セマンティックシーン構築, テーマシーン融合, テーマエンハンスメントの3段階に分けられる。 新規かつ高能率なノイズ融合(Saliency-Adaptive Noise Fusion)によって達成された,主題・場面の融合段階である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-17T05:03:53Z)
• Kandinsky: an Improved Text-to-Image Synthesis with Image Prior and Latent Diffusion [50.59261592343479]
  本稿では、潜伏拡散アーキテクチャの新しい探索であるKandinsky1を紹介する。 提案したモデルは、CLIPのイメージ埋め込みにテキスト埋め込みをマッピングするために別々に訓練されている。 また,テキスト・ツー・イメージ生成,画像融合,テキスト・画像融合,画像のバリエーション生成,テキスト・インペイント/アウトペイントなど,多様な生成モードをサポートするユーザフレンドリーなデモシステムも展開した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T12:29:41Z)
• Steered Diffusion: A Generalized Framework for Plug-and-Play Conditional Image Synthesis [62.07413805483241]
  Steered Diffusionは、無条件生成のために訓練された拡散モデルを用いたゼロショット条件画像生成のためのフレームワークである。 塗装,着色,テキスト誘導セマンティック編集,画像超解像などのタスクに対して,ステアリング拡散を用いた実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T02:03:22Z)
• Person Image Synthesis via Denoising Diffusion Model [116.34633988927429]
  本研究では,高忠実度人物画像合成に拡散モデルをいかに応用できるかを示す。 2つの大規模ベンチマークとユーザスタディの結果は、挑戦的なシナリオ下で提案したアプローチのフォトリアリズムを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T18:59:50Z)

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。