IMAGPose – 南京理工大學(xué)推出姿態(tài)引導(dǎo)圖像生成的統(tǒng)一框架

IMAGPose是什么

IMAGPose 是由南京理工大學(xué)研發(fā)的一個(gè)統(tǒng)一條件框架，專門用于人體姿態(tài)引導(dǎo)的圖像生成。與傳統(tǒng)方法相比，IMAGPose 克服了在生成不同姿態(tài)的人物圖像時(shí)的諸多限制，能夠同時(shí)生成多種姿態(tài)的目標(biāo)圖像，支持從多個(gè)視角的源圖像生成目標(biāo)圖像，并解決了由于使用靜態(tài)圖像編碼器而導(dǎo)致的細(xì)節(jié)信息丟失問題。

IMAGPose的主要功能

• 多場景適應(yīng)性：IMAGPose 能夠適應(yīng)多種應(yīng)用場景，支持從單一或多個(gè)視角的源圖像生成目標(biāo)圖像，并能同時(shí)生成多種不同姿態(tài)的圖像。
• 細(xì)節(jié)與語義的融合：通過特征級條件模塊（FLC），IMAGPose 將基礎(chǔ)的紋理特征與深層的語義特征相結(jié)合，解決了由于缺乏專門的人物圖像特征提取器而導(dǎo)致的細(xì)節(jié)損失問題。
• 靈活的圖像與姿態(tài)對齊：圖像級條件模塊（ILC）利用可變數(shù)量的源圖像條件和掩碼策略，實(shí)現(xiàn)圖像與姿態(tài)的有效對齊，滿足多樣化的用戶需求。
• 全局和局部一致性：跨視圖注意力模塊（CVA）采用全局和局部的跨注意力機(jī)制，確保在多源圖像提示下，人物圖像的局部細(xì)節(jié)和全局一致性得以保留。

IMAGPose的技術(shù)原理

• 特征級條件模塊（FLC）：FLC 模塊通過結(jié)合變分自編碼器（VAE）提取的基礎(chǔ)紋理特征和圖像編碼器提取的高級語義特征，解決了由于缺乏專用特征提取器而引起的細(xì)節(jié)信息丟失的問題。
• 圖像級條件模塊（ILC）：ILC 模塊通過注入靈活數(shù)量的源圖像條件并引入掩碼策略，實(shí)現(xiàn)圖像與姿態(tài)之間的有效對齊，滿足多樣化的需求。
• 跨視圖注意力模塊（CVA）：CVA 模塊引入了全局和局部分解的跨注意力機(jī)制，確保在使用多源圖像時(shí)，人物圖像的局部細(xì)節(jié)和全局一致性能夠得到保障。

IMAGPose的項(xiàng)目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/muzishen/IMAGPose
• 技術(shù)論文：IMAGPose

IMAGPose的應(yīng)用場景

• 虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）：IMAGPose 能夠生成各種姿態(tài)的人物圖像，為用戶在虛擬環(huán)境中呈現(xiàn)多樣化的角色形象，增強(qiáng)沉浸感。
• 電影制作與特效：在影視制作中，IMAGPose 可以幫助生成角色的多種姿態(tài)，助力特效團(tuán)隊(duì)快速創(chuàng)建不同場景中的人物圖像，從而節(jié)省建模和動(dòng)畫的時(shí)間與成本。
• 電子商務(wù)與時(shí)尚：IMAGPose 可用于生成展示服裝的不同姿態(tài)效果圖，商家可以為消費(fèi)者提供更全面的視覺體驗(yàn)。
• 行人重識(shí)別（Re-ID）：IMAGPose 生成的多姿態(tài)圖像能夠增加數(shù)據(jù)集的多樣性，從而提升行人重識(shí)別任務(wù)的性能和模型的準(zhǔn)確性。
• 虛擬攝影與藝術(shù)創(chuàng)作：藝術(shù)家和攝影師可以利用 IMAGPose 生成富有創(chuàng)意的人物姿態(tài)圖像，探索更多的視覺表現(xiàn)形式。

常見問題

• IMAGPose適合哪些用戶群體？：IMAGPose 適合虛擬現(xiàn)實(shí)、影視制作、電子商務(wù)、行人重識(shí)別及藝術(shù)創(chuàng)作等多個(gè)領(lǐng)域的用戶。
• IMAGPose是否易于使用？：IMAGPose 提供了詳盡的文檔和示例，用戶可以輕松上手進(jìn)行圖像生成。
• IMAGPose的生成圖像質(zhì)量如何？：IMAGPose 通過先進(jìn)的模塊設(shè)計(jì)，確保生成圖像在細(xì)節(jié)和語義上都具有高質(zhì)量。