論文の概要: Jointly Conditioned Diffusion Model for Multi-View Pose-Guided Person Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15092v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 04:05:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.62609
• Title: Jointly Conditioned Diffusion Model for Multi-View Pose-Guided Person Image Synthesis
• Title（参考訳）: 多視点多視点人物画像合成のための連成条件付き拡散モデル
• Authors: Chengyu Xie, Zhi Gong, Junchi Ren, Linkun Yu, Si Shen, Fei Shen, Xiaoyu Du,
• Abstract要約: 複数ビューの先行性を利用した共同条件付き拡散モデル(JCDM)を提案する。 JCDMは可変数の参照ビューをサポートし、標準拡散バックボーンと統合する。 実験は、アートの忠実さとクロスビューの一貫性の状態を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.377346043150932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pose-guided human image generation is limited by incomplete textures from single reference views and the absence of explicit cross-view interaction. We present jointly conditioned diffusion model (JCDM), a jointly conditioned diffusion framework that exploits multi-view priors. The appearance prior module (APM) infers a holistic identity preserving prior from incomplete references, and the joint conditional injection (JCI) mechanism fuses multi-view cues and injects shared conditioning into the denoising backbone to align identity, color, and texture across poses. JCDM supports a variable number of reference views and integrates with standard diffusion backbones with minimal and targeted architectural modifications. Experiments demonstrate state of the art fidelity and cross-view consistency.
• Abstract（参考訳）: pose-guided human image generation is limited by uncomplete textures from single reference view and the absence of explicit cross-view interaction。 本稿では,多視点先行モデルを用いた共振拡散モデル (JCDM) を提案する。 外観前モジュール(APM)は、不完全参照から予め保存されている全体的アイデンティティを推論し、関節条件注入(JCI)機構は、多視点キューを融合させ、共有条件を装飾バックボーンに注入し、同一性、色、テクスチャをポーズ間で整列させる。 JCDMは、様々な参照ビューをサポートし、最小限のアーキテクチャ変更をターゲットとした標準拡散バックボーンと統合する。 実験は最先端の忠実さとクロスビューの一貫性を示す。

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