稠密姿态迁移-Dense Pose Transfer

最新推荐文章于 2025-06-01 00:42:48 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-01 00:42:48 发布 · 946 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#paper

本文介绍了一种结合基于表面姿态评估和深度生成模型的方法，用于实现高精度的姿态转换。该方法使用稠密姿态评估系统，将图像像素从两张图像映射到一个共同的基于表面的坐标系统，使两张图像能够互补。通过在表面坐标系统中标记和重新定义原始图像强度，并将其变换到目标姿态，实现了姿态的迁移。实验结果表明，该方法在DeepFashion和MVC数据集上优于先前的生成方法。

链接地址：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Natalia_Neverova_Two_Stream__ECCV_2018_paper.pdf

摘要

        在这个工作中，我们融入建议来自基于表面模型使用神经统一：我们提出一个结合基于表面姿态评估和深度生成模型，允许我们去实现高精度的姿态转换，例如，统一一张新图的一个姿态提供。我们使用一个稠密姿态评估系统，图像素来自两张图到一个常见的基于表面协调系统，使这两张图互补。我们标记和重定义原图像强度在表面协调系统，将其变换到目标姿态。这些预测可以融合这些使用一个卷积预测机制通过一个神经合成模块，允许驯良整个流程加入到端到端，优化一个结合的建议和感知损失。我们展示稠密姿态评估是一个基本上比基准更具有力量的条件，或者基于掩码选择，表明系统提高超过先前生成在DeepFashion以及MVC数据集。

姿态迁移流程

 

给定输入图像、输入图像的pose、目标图的pose

监控信号对于姿态转化在变换数据流

结果图

生成质量对比

不同损失声明对比

了解更多关于《计算机视觉与图形学》相关知识，请关注公众号：

下载我们视频中代码和相关讲义，请在公众号回复：计算机视觉课程资料

深度学习中的姿态迁移：在DeepFashion数据集上使用PoseGAN进行姿态迁移任务
KsClang的博客
09-17 411
姿态迁移是计算机视觉领域中一个有趣而具有挑战性的任务。它旨在将一个人的姿态从一个图像中转移到另一个图像上，同时保持人物的身份和细节。近年来，深度学习技术的快速发展为姿态迁移提供了强大的工具。本文将介绍如何使用PoseGAN模型在DeepFashion数据集上进行姿态迁移任务。DeepFashion数据集是一个大规模的时尚图像数据集，其中包含各种服装和姿态的图像。我们将使用这个数据集来训练一个PoseGAN模型，该模型可以学习从一个姿态到另一个姿态的映射。首先，我们需要准备数据集。从DeepFashion数据
深度学习姿态迁移 - 使用PoseGAN在DeepFashion数据集上进行姿态迁移任务
斌擎科技
04-27 629
姿态迁移是计算机视觉和深度学习领域的一项研究任务，其目的是在不影响人物身份、服装和背景等因素的情况下，将一张图片中的人物姿态迁移到另一张图片中。这项技术在时尚、游戏和影视制作等领域具有广泛的应用价值。本文将介绍PoseGAN模型，这是一种基于生成对抗网络（GAN）的姿态迁移方法。我们将在DeepFashion数据集上进行实验，这是一个包含大量时尚相关图像的数据集，非常适合进行姿态迁移任务。
Awesome-pose-transfer:人体姿势转移的文件和代码的集合
03-09
真棒姿势转移 人体姿势转移的文件和代码的集合 方法 模型 已发表 纸 代号 Ma等。 NIPS 17 Ma等。 CVPR 18 虚拟网 CVPR 18 变形金刚 CVPR 18 宋等。 CVPR 19 帕特 CVPR 19 Li等。 CVPR 19 工作小组 ICCV 19 Guided-pix2pix ICCV 19 BiGraphGAN BMVC 20 玻璃纤维增​​强纤维 CVPR 20 阿甘 CVPR 20 可可网 CVPR 20 姿势程式化器 IJCAI 20 网络 PG 20 星干 ECCV 20 工作小组 TPAMI 20 ISE CVPR 21 其他纸 CVPR 2020 ECCV 2020 AAAI 2021 arxiv
Pose-Transfer:CVPR19中人图像生成的渐进式姿态注意论文的代码（口服）
05-03
姿势转移 CVPR19（Oral）中用于人像生成的渐进式姿态注意论文代码。 该文件可。 以单个图像作为输入的视频生成。 更多的细节可以在补充材料中我们可以找到。 消息 我们已经发布了一个新的分支PATN_Fine 。 我们介绍了基于段的跳过连接和新颖的基于段的样式丢失，从而在DeepFashion上获得了更好的结果。 现已可用。 通过引入基于段的跳过连接，我们进一步提高了模型的性能。 我们将尽快发布代码。 有关更多详细信息，请参阅我们的。 pytorch 1.0的代码现已在分支pytorch_v1.0下提供。 可以使用预训练的模型在两个数据集上重现相同的结果。 笔记： 在pytorch 1.0中，默认情况下不会为实例规范化层保存running_mean和running_var 。 要在本文中重现我们的结果，请启动python tool/rm_insnorm_running_vars
【ECCV 2018】Facebook开发姿态转换模型，只需一张照片就能让它跳舞（视频）
weixin_34358092的博客
09-10 483
DensePose 是 Facebook 研究员 Natalia Neverova、Iasonas Kokkinos 和法国 INRIA 的 Rıza Alp Guler 开发的一个令人惊叹的人体实时姿势识别系统，它在 2D 图像和人体3D 模型之间建立映射，最终实现密集人群的实时姿态识别。 具体来说，DensePose 利用深度学习将 2D RPG 图...
CVPR 2020 |基于空间AdaIN的深度姿态迁移| Neural Pose Transfer
idol24的博客
04-10 1215
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！作者：知乎-王嘉顺https://www.zhihu.com/people/wang-jia-s...
MagicAnimate 论文解读：引入时间一致性的视频人物动画生成方法
最新发布
bhoigu的博客
06-01 1140
MagicAnimate 提出了一个结构清晰、模块化、效果优异的视频人物动画生成框架。相比于传统方法，它在时间建模和外观保留方面做出显著提升。主要亮点包括：🧠 时间注意力机制：从根本上解决帧间不一致问题；🎨 外观编码器：高质量地迁移身份信息；📦 联合训练策略：有效结合图像和视频数据，提升泛化能力；📽️ 自然的长视频合成：通过简洁的融合方法，解决长视频生成的平滑过渡问题。这使得 MagicAnimate 成为当前视频人物动画领域的重要进展之一，为生成式动画技术的落地和应用提供了坚实基础。
PoseNet论文总结
weixin_44682965的博客
08-19 4059
PoseNet: A Convolutional Network for Real-Time 6-DOF Camera Relocalization论文总结 1.Introduction 几个例子： top：原图 middle：根据预测的相机pose重建的图 bottom：原图和重建的图重合 The algorithm is simple in the fact that it consists of a convolutional neural network(convnet) trained end
面向单目深度估计的基于几何的预训练方式 -- Geometric Pretraining for Monocular Depth Estimation
Levi_Ackerman__的博客
12-22 3688
一些前提知识 Monocular Depth Estimation：单目深度估计，从单张图片中去预测每个像素点具体的深度，相当于从二维图像推测出三维空间。 ImageNet-Pretraining：基于ImageNet的预训练模型，ImageNet是一个带有标签的大数据集，其中有1,000个类别的图像。CV界常在进行下游任务之前，一般会在ImageNet上进行预训练，以学习到图像的语义信息，便于迁移学习。 optical flow：光流，用于研究图像对齐的算法，分为稀疏光流（一般选角点）和稠密光流。
【研究报告】从单目深度估计到单目三维场景重建-沈春华老师-VALSE Webinar 22-13（总第279期）
星辰不问
06-06 4761
【研究报告】从单目深度估计到单目三维场景重建-沈春华老师-VALSE Webinar 22-13（总第279期）
UMI —— 无需非现场机器人的非现场机器人示教
weixin_43948181的博客
12-10 1589
机械臂统一接口UMI：无需机器人的机器人示教
使用GitCode上的 Pose-Transfer 实现魔法般的照片换装体验
gitblog_00053的博客
04-13 563
使用GitCode上的 Pose-Transfer 实现魔法般的照片换装体验 Pose-TransferCode for the paper Progressive Pose Attention for Person Image Generation in CVPR19 (Oral).项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/po/Pose-Transfer 在数字...
《Neural Pose Transfer by Spatially Adaptive Instance Normalization》
SY_qqq的博客
07-05 368
概括： 对identity mesh 做pose transfer, 实际上是让提供目标pose的human mesh 学到identity的style。关键在于要让生成的mesh的点的顺序和identity mesh的一致而不是pose mesh。 传统的做法是学习在同一个pose下，不同identity style之间的correspondence，利用correspondence 去算displacement。 做法：这里用PointNet提取点的特征，把每个vertex当做一个poi..
姿态迁移CoCosNet v2
jacke121的专栏
06-19 3362
微软亚洲研究院的研究员们在 CVPR 2020 上提出了基于样例的CoCosNet 算法，算法按照用户给定样例生成多模态结果， 解决了图像生成过程中风格精细控制的难题，在一系列图片翻译任务中取得大幅领先的生成质量。但是由于较大的计算内存开销，这个方法并不能很好地拓展到高清图生成领域。 而为了解决图片清晰度的问题，研究员们进一步提出了 CoCosNet v2。借鉴了 PatchMatch 的思想，CoCosNet v2 充分利用了自然图片特征空间局部连续的特点，用迭代的方法换取内存开销，实现了在原高..
pose2pose 姿态迁移
jacke121的专栏
09-28 3926
https://github.com/tengteng95/Pose-Transfer 有权重： 图像很小 https://github.com/svip-lab/impersonator 能生成姿态图，有权重： https://github.com/GordonRen/pose2pose https://dl.dropboxusercontent.com/s/piuyh...
FDA-GAN: Flow-based Dual Attention GAN for Human Pose Transfer（用于人体姿势转移的基于流的双注意GAN 文献总结）
zbjcjdi的博客
03-18 561
FDA-GAN: Flow-based Dual Attention GAN for Human Pose Transfer（用于人体姿势转移的基于流的双注意GAN 文献总结） 1.介绍 出发点：现有的方法没有充分利用源和目标之间的空间相关性，无法保留合成图像中的外观细节。 创新点：构成双重注意力机制的可变形局部注意力和流相似性注意力分别负责导出可变形和遮挡感知融合的输出特征。 为了在传输过程中保持姿势和全局位置的一致性，该文章中国设计了一个姿势归一化网络，用于学习从目标姿势到源人物的自适应归一化。 目
探索姿态迁移的魔力：Neural-Pose-Transfer深度学习项目解析与推荐
gitblog_00066的博客
06-15 502
探索姿态迁移的魔力：Neural-Pose-Transfer深度学习项目解析与推荐 项目介绍 在当今这个数字时代，图像处理和人工智能领域的突破不断刷新我们对视觉艺术的认知。Neural-Pose-Transfer，一个即将揭开神秘面纱的开源项目，正是这样一项革新之作。该项目致力于通过神经网络实现姿态迁移，即把一个人物的姿态无痕地转换到另一个人物上，这不仅是技术上的挑战，更是创意与技术融合的典范。 ...
论文阅读笔记（三十一）：DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild
sunshine_010的博客
04-22 7269
In this work, we establish dense correspondences between an RGB image and a surface-based representation of the human body, a task we refer to as dense human pose estimation. We first gather dense cor...
人体姿态转换迁移
jacke121的专栏
11-04 4103
https://github.com/tengteng95/Pose-Transfer Human Pose Transfer https://github.com/budui/Human-Pose-Transfer
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值