摘要
这项工作首次尝试从单张图像生成连贯的人体运动序列。一方面，我们利用配对输入，包括人体骨骼信息作为运动嵌入和单个人体图像作为外观参考，基于条件生成对抗网络（GAN）框架生成新的运动帧。另一方面，采用三元组损失来追求连续帧之间的外观平滑性。由于所提出的框架能够同时利用图像外观空间和连贯/动力学运动空间，因此它生成的运动序列更加逼真，而大多数先前的视频生成方法往往会产生模糊的运动效果。我们在KTH和Human3.6M两个人体动作数据集上测试了我们的模型，结果表明该框架在这两个数据集上均取得了非常有前景的结果。