포즈 안내된 사람 이미지 생성

본 논문에서는 임의의 자세로 사람 이미지를 합성할 수 있는 새로운 포즈 안내된 사람 생성 네트워크(Pose Guided Person Generation Network, PG$^2$)를 제안합니다. 이 생성 프레임워크 PG$^2$는 포즈 정보를 명시적으로 활용하며, 두 가지 주요 단계로 구성됩니다: 포즈 통합과 이미지 정제. 첫 번째 단계에서는 조건 이미지와 목표 포즈가 U-Net 유사 네트워크에 입력되어 목표 포즈를 가진 사람의 초기이지만 거친 이미지를 생성합니다. 두 번째 단계에서는 적대적 방식으로 U-Net 유사 생성기를 훈련하여 초기의 흐린 결과를 정제합니다. 128$\times$64 재식별 이미지와 256$\times$256 패션 사진에 대한 광범위한 실험 결과는 우리의 모델이 설득력 있는 세부 사항을 가진 고품질의 사람 이미지를 생성함을 보여줍니다.