진보적인 포즈 주의 전송을 이용한 사람 이미지 생성

본 논문은 주어진 사람의 자세를 목표 자세로 전환하는 새로운 생성적 적대 네트워크를 제안합니다. 이 네트워크의 생성기는 각각 특정 영역을 주목하여 점진적으로 사람 이미지를 생성하는 포즈-주목 전송 블록(Pose-Attentional Transfer Blocks) 시퀀스로 구성됩니다. 기존 연구와 비교할 때, 본 연구에서 생성된 사람 이미지는 입력 이미지와 더 나은 외관 일관성과 형태 일관성을 보여주므로, 현저히 더 사실적인 모습을 가집니다. 제안된 네트워크의 효과성과 효율성은 Market-1501 및 DeepFashion 데이터셋에서 정성적 및 정량적으로 검증되었습니다. 또한, 제안된 아키텍처는 사람 재식별을 위한 훈련 이미지를 생성할 수 있어 데이터 부족 문제를 완화시킬 수 있습니다. 코드와 모델은 다음 링크에서 제공됩니다: https://github.com/tengteng95/Pose-Transfer.git.