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[導(dǎo)讀]來炫個(gè)球技吧,看看川普版的「雞你太美」。



來炫個(gè)球技吧,看看川普版的「雞你太美」:



不如跳舞:只需要一張或多張人物圖像,再提供一個(gè)跳舞視頻,原本靜止的人物就能輕松學(xué)會(huì)跳舞。衣服等細(xì)節(jié)信息一致性良好,就是腳步有點(diǎn)飄……


如下視頻所示,舞蹈的轉(zhuǎn)身和面向背后的動(dòng)作合成效果都有所提升。

據(jù)新論文《Liquid Warping GAN with Attention: A Unified Framework for Human Image Synthesis》介紹,改進(jìn)版的優(yōu)勢(shì)在于源圖像的數(shù)量從一張變?yōu)橐唤M。以動(dòng)作合成為例,源圖像是一組不同視角的圖像,因此合成結(jié)果從多個(gè)角度看起來效果更好。


  • 論文地址:https://arxiv.org/pdf/2011.09055.pdf

  • GitHub 地址:https://github.com/iPERDance/iPERCore

  • 項(xiàng)目主頁(yè):https://www.impersonator.org/work/impersonator-plus-plus.html


該研究在一個(gè)統(tǒng)一的框架內(nèi)處理人體圖像合成,包括人體動(dòng)作模仿、外觀遷移以及新視圖合成。經(jīng)過訓(xùn)練的模型,能夠處理這些任務(wù)?,F(xiàn)有的任務(wù)特定方法多數(shù)使用 2D 關(guān)鍵點(diǎn)(姿態(tài))來估計(jì)人體結(jié)構(gòu)。然而,此類方法只表達(dá)位置信息,既無法表征人物的個(gè)性化姿態(tài),也不能對(duì)肢體旋轉(zhuǎn)進(jìn)行建模。
針對(duì)以上問題,該研究提出使用 3D 人體網(wǎng)格復(fù)原模塊來解析人體姿態(tài)和形狀,這樣不僅可以對(duì)人體關(guān)節(jié)位置和旋轉(zhuǎn)進(jìn)行建模,還可以表征個(gè)性化的人體形狀。為了保存源信息(如紋理、風(fēng)格、顏色、人臉身份信息),該研究提出了一個(gè)新模型 Attentional Liquid Warping GAN,它包含 Attentional Liquid Warping Block (AttLWB),能夠在圖像和特征空間中將源信息傳播到合成參考中。
具體而言,為了較好地表征源圖像的識(shí)別性信息,該研究采用去噪卷積自動(dòng)編碼器提取源特征。此外,該方法還可以支持來自多源的更靈活的 warping。為了進(jìn)一步提高未知源圖像的泛化能力,該研究采用了 one/few-shot 對(duì)抗學(xué)習(xí)。
具體來說,它首先在一個(gè)廣泛的訓(xùn)練集中訓(xùn)練一個(gè)模型。然后,通過 one/few-sho 未知圖像以自監(jiān)督的方式進(jìn)行模型優(yōu)化,得到高分辨率(512 × 512 和 1024 × 1024)的生成結(jié)果。
同時(shí),該研究還建立了一個(gè)新的數(shù)據(jù)集,即 Impersonator(iPER)數(shù)據(jù)集,用于評(píng)估人體運(yùn)動(dòng)模仿、外觀遷移和新視圖合成。大量的實(shí)驗(yàn)證明了本文所用方法在保持面部信息、形態(tài)一致性和衣服細(xì)節(jié)方面的有效性。


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