ポーズガイデッド人物画像生成

本論文では、新しいポーズガイドされた人物生成ネットワーク（Pose Guided Person Generation Network, PG$^2$）を提案します。このネットワークは、特定の人物の画像と新しいポーズに基づいて、任意のポーズを持つ人物画像を合成することが可能です。当該生成フレームワーク PG$^2$ は、ポーズ情報を明示的に利用し、2つの主要な段階で構成されています：ポーズ統合と画像精製です。第1段階では、条件付き画像と目標ポーズがU-Netのようなネットワークに投入され、目標ポーズを持つ人物の初期的なが粗い画像が生成されます。第2段階では、初期かつぼやけた結果を精製するために、敵対的な方法でU-Netのようなジェネレータを訓練します。128$\times$64 の再識別画像および 256$\times$256 のファッション写真に対する広範な実験結果から、当モデルが高品質で説得力のある詳細を持つ人物画像を生成することを示しています。