論文の概要: KB-DMGen: Knowledge-Based Global Guidance and Dynamic Pose Masking for Human Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20083v2
• Date: Mon, 15 Sep 2025 15:24:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 15:23:16.290169
• Title: KB-DMGen: Knowledge-Based Global Guidance and Dynamic Pose Masking for Human Image Generation
• Title（参考訳）: KB-DMGen:人間の画像生成のための知識に基づくグローバルガイダンスとダイナミックポーズマスキング
• Authors: Shibang Liu, Xuemei Xie, Guangming Shi,
• Abstract要約: ヒト画像生成のための知識ベースグローバルガイダンスと動的ポーズマスキング(KB-DMGen)を提案する。 KB-DMGenは入力テキスト関連視覚特徴に基づいた粗いグローバルガイダンスを提供し、画像品質を維持しながらポーズ精度を向上させる。 KB-DMGenの有効性を実証し、HumanArtデータセット上でAPとCAPの観点で新しい最先端結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.534087924931065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent methods using diffusion models have made significant progress in Human Image Generation (HIG) with various control signals such as pose priors. In HIG, both accurate human poses and coherent visual quality are crucial for image generation. However, most existing methods mainly focus on pose accuracy while neglecting overall image quality, often improving pose alignment at the cost of image quality. To address this, we propose Knowledge-Based Global Guidance and Dynamic pose Masking for human image Generation (KB-DMGen). The Knowledge Base (KB), implemented as a visual codebook, provides coarse, global guidance based on input text-related visual features, improving pose accuracy while maintaining image quality, while the Dynamic pose Mask (DM) offers fine-grained local control to enhance precise pose accuracy. By injecting KB and DM at different stages of the diffusion process, our framework enhances pose accuracy through both global and local control without compromising image quality. Experiments demonstrate the effectiveness of KB-DMGen, achieving new state-of-the-art results in terms of AP and CAP on the HumanArt dataset. The project page and code are available at https://lushbng.github.io/KBDMGen.
• Abstract（参考訳）: 近年の拡散モデルを用いた手法は,ポーズ先行などの様々な制御信号を用いた人体画像生成(HIG)において顕著な進歩を遂げている。 HIGでは、正確な人間のポーズとコヒーレントな視覚的品質の両方が画像生成に不可欠である。 しかし、既存のほとんどの手法は、画像品質を無視しながらポーズの精度に重点を置いており、多くの場合、画像品質のコストでポーズのアライメントを改善する。 そこで我々は,ヒト画像生成のための知識ベースグローバルガイダンスと動的ポーズマスキング(KB-DMGen)を提案する。 ビジュアルコードブックとして実装されたKnowledge Base(KB)は、入力テキスト関連視覚特徴に基づく粗いグローバルガイダンスを提供し、画像品質を維持しながらポーズ精度を改善し、ダイナミックポーズマスク(DM)は精密ポーズ精度を高めるためのきめ細かい局所制御を提供する。 拡散過程の異なる段階でKBとDMを注入することにより、画像品質を損なうことなく、グローバルとローカルの両方の制御により、ポーズの精度を高めることができる。 KB-DMGenの有効性を実証し、HumanArtデータセット上でAPとCAPの観点で新しい最先端結果を達成する。 プロジェクトページとコードはhttps://lushbng.github.io/KBDMGenで公開されている。

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