全球流局部注意力模型：一种深度图像空间变换的开源实现
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gl/Global-Flow-Local-Attention 1. 项目基础介绍及主要编程语言
本项目是“Deep Image Spatial Transformation for Person Image Generation”论文的开源代码实现，由Ren Yurui等研究者开发。项目基于PyTorch深度学习框架，利用全球流和局部注意力模型进行人物图像生成和动画制作。主要编程语言为Python，同时也包含了Cuda代码以优化模型在GPU上的性能。
2. 项目核心功能
项目的核心功能是提出了一种全局流局部注意力模型，该模型能够实现以下核心任务：
- 姿态引导的人物图像生成：将源人物图像转换为目标姿态。
- 姿态引导的人物图像动画：根据驱动目标序列，从静态源图像生成视频剪辑。
- 人脸图像动画：根据输入源图像和结构运动指导视频序列，生成包含特定运动的视频。
- 新视角合成：基于任意输入视角，生成物体或场景的新视角。
3. 项目最近更新的功能
项目最近的更新包括：
- 提供了Colab演示，方便用户快速探索模型。
- 发布了用于姿态引导的人物图像动画的代码。
- 上传了人脸动画和视角合成的训练模型。
- 完善了项目网站和论文文档，使其更加易于理解和使用。
- 更新了代码以支持PyTorch框架，提高了模型的灵活性和可扩展性。
这些更新使得项目更加完善，易于研究人员和开发者使用，同时也为相关领域的研究提供了有力的工具。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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