Fugu-MT 論文翻訳(概要): GRPose: Learning Graph Relations for Human Image Generation with Pose Priors

論文の概要: GRPose: Learning Graph Relations for Human Image Generation with Pose Priors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16540v1
Date: Thu, 29 Aug 2024 13:58:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-30 13:33:01.518043
Title: GRPose: Learning Graph Relations for Human Image Generation with Pose Priors
Title（参考訳）: GRPose: Pose Priorsを用いた人体画像生成のためのグラフ関係学習
Authors: Xiangchen Yin, Donglin Di, Lei Fan, Hao Li, Chen Wei, Xiaofei Gou, Yang Song, Xiao Sun, Xun Yang,
Abstract要約: 人間の画像生成のための制御情報を提供するために,ポーズ前のグラフ関係を探索するフレームワークを提案する。提案モデルでは,最新のベンチマークモデルと比較して,ポーズ平均精度が9.98%向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.971188335727074
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent methods using diffusion models have made significant progress in human image generation with various additional controls such as pose priors. However, existing approaches still struggle to generate high-quality images with consistent pose alignment, resulting in unsatisfactory outputs. In this paper, we propose a framework delving into the graph relations of pose priors to provide control information for human image generation. The main idea is to establish a graph topological structure between the pose priors and latent representation of diffusion models to capture the intrinsic associations between different pose parts. A Progressive Graph Integrator (PGI) is designed to learn the spatial relationships of the pose priors with the graph structure, adopting a hierarchical strategy within an Adapter to gradually propagate information across different pose parts. A pose perception loss is further introduced based on a pretrained pose estimation network to minimize the pose differences. Extensive qualitative and quantitative experiments conducted on the Human-Art and LAION-Human datasets demonstrate that our model achieves superior performance, with a 9.98% increase in pose average precision compared to the latest benchmark model. The code is released on *******.
Abstract（参考訳）: 拡散モデルを用いた最近の手法は、ポーズ前のような様々な付加的な制御により、人間の画像生成に大きな進歩をもたらした。しかし、既存のアプローチは、一貫性のあるポーズアライメントを備えた高品質な画像を生成するのに依然として苦労している。本稿では,人間の画像生成のための制御情報を提供するために,ポーズ先行のグラフ関係を探索するフレームワークを提案する。主な考え方は、ポーズ先と拡散モデルの潜在表現の間のグラフ位相構造を確立して、異なるポーズ部分間の固有の関連を捉えることである。プログレッシブグラフ積分器(PGI)は、ポーズ先行とグラフ構造との空間的関係を学習し、アダプタ内の階層的戦略を採用して、異なるポーズ部分間で情報を徐々に伝播させるように設計されている。さらに、事前訓練されたポーズ推定ネットワークに基づいてポーズ知覚損失を導入し、ポーズ差を最小限にする。また,Human-ArtデータセットとLAION-Humanデータセットを用いた大規模定性的・定量的実験により,最新のベンチマークモデルと比較して,ポーズ平均精度が9.98%向上した。コードは*******でリリースされる。

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