進行形ポーズ注意転送による人物画像生成

本論文では、ポーズ転送のための新しい生成対抗ネットワークを提案しています。すなわち、与えられた人物のポーズを目標のポーズに転送する技術です。このネットワークのジェネレータは、各ブロックが注目する特定の領域を段階的に転送する一連の「ポーズ注意転送ブロック」で構成されています。従来の研究と比較して、当社が生成した人物画像は入力画像との外観の一貫性と形状の一貫性が高く、現実的な見た目を大幅に向上させています。提案されたネットワークの有効性と効率性は、Market-1501 および DeepFashion データセットにおいて定性的および定量的に検証されています。さらに、提案されたアーキテクチャは人物再識別のための訓練画像を生成し、データ不足を緩和することができます。コードとモデルは以下のURLから入手可能です: https://github.com/tengteng95/Pose-Transfer.git.