論文の概要: Environment-Specific People

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14579v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 10:15:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 15:31:08.234455
• Title: Environment-Specific People
• Title（参考訳）: 環境に特有な人々
• Authors: Mirela Ostrek, Soubhik Sanyal, Carol O'Sullivan, Michael J. Black, Justus Thies
• Abstract要約: 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を提案する。 ESPは、環境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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.14959529735115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite significant progress in generative image synthesis and full-body generation in particular, state-of-the-art methods are either context-independent, overly reliant to text prompts, or bound to the curated training datasets, such as fashion images with monotonous backgrounds. Here, our goal is to generate people in clothing that is semantically appropriate for a given scene. To this end, we present ESP, a novel method for context-aware full-body generation, that enables photo-realistic inpainting of people into existing "in-the-wild" photographs. ESP is conditioned on a 2D pose and contextual cues that are extracted from the environment photograph and integrated into the generation process. Our models are trained on a dataset containing a set of in-the-wild photographs of people covering a wide range of different environments. The method is analyzed quantitatively and qualitatively, and we show that ESP outperforms state-of-the-art on the task of contextual full-body generation.
• Abstract（参考訳）: 生成画像合成とフルボディ生成の進歩にもかかわらず、最先端の手法は文脈に依存しず、テキストプロンプトに過度に依存しているか、あるいは単調な背景を持つファッション画像のようなキュレートされたトレーニングデータセットに縛られている。 ここでの目標は、特定のシーンに意味的に適切な服装の人々を作ることです。 そこで本研究では,既存の「野生内」写真に人物を写実的に塗り替えることのできる,コンテクスト認識フルボディ生成のための新しい手法であるespを提案する。 ESPは、環境写真から抽出され、生成プロセスに統合された2Dポーズおよびコンテキストキューに条件付けされる。 当社のモデルは、さまざまな環境をカバーする人々の野生の写真セットを含むデータセットでトレーニングされています。 本手法は定量的かつ定性的に分析され,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の処理性能を発揮することを示す。

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