【摘 要】
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近几年,人们围绕人物图像合成技术展开了多项研究,姿态转换就是其中一个。作为条件输入的姿态信息的引导有局限性,视角变换时生成模型难以处理复杂的人物外观特征。注意力机
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近几年,人们围绕人物图像合成技术展开了多项研究,姿态转换就是其中一个。作为条件输入的姿态信息的引导有局限性,视角变换时生成模型难以处理复杂的人物外观特征。注意力机制可以有效提取图像中的重要部分,通过将提取特征用的残差块嵌入到残差注意力模块中,通过短跳跃连接来逐步学习姿态相关性,自适应地选择空间像素,充分利用姿态转换过程中的全局空间信息,提高生成网络的表征能力,生成具有目标姿态的高质量人物图像。在多类别大型服装数据集DeepFashion上进行测试,验证了所提出算法的有效性。
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