该框架旨在实现从多个参考图像中生成高质量、高一致性的完整人体图像,这些参考图像可以包括不同的人体部分,如头发/头饰、面部、服装和鞋子等。 Parts2Whole不仅可以从多个不同人体部分来进行完整人体图像的生成,还可以使用不同数量的人体部分进行生成,比如可以只根据一张人脸的参考图像进行生成,也可以使用一个人脸加衣服...
【本文提出了一种基于扩散模型的姿势引导人体图像生成方法,旨在渲染具有所需姿态和外观的人体图像,其中,外观由给定的源图像定义,姿态由一组关键点定义,该技术在电子商务和虚拟现实领域有着重要应用。】 本文…
AI一键3D人体模型生成2D角色图像!Plask Generative Al木易毛毛 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 2345 92 03:37 App 【新年伊始】全网超强大尺度AI生成视频教程,能把任何图片轻松转换成你想生成的视频,掌握自媒体流量密码,1分钟快速教你掌握AI制作视频(附必备的一键启动包) 486 0 00:48 App ...
而本篇文章聚焦于一个小的可控文生图方向,也就是使用人体骨架信息控制人体图像生成,通过可量化的指标对“如何加入控制条件可以带来更好的控制性”、“如何加强可控生成的质量”、“ControlNet等即插即用的控制方式是否最优”等问题一一回答,希望通过一些实验结论和理论分析了解和揭示大模型运作原理的冰山一角,同时也...
而本篇文章聚焦于一个小的可控文生图方向,也就是使用人体骨架信息控制人体图像生成,通过可量化的指标对“如何加入控制条件可以带来更好的控制性”、“如何加强可控生成的质量”、“ControlNet 等即插即用的控制方式是否最优”等问题一一回答,希望通过一些实验结论和理论分析了解和揭示大模型运作原理的冰山一角,同时也...
基于当前图像生成领域的发展趋势，尤其是Diffusion模型的广泛应用，本文聚焦于如何在基于Diffusion模型的可控图像生成中引入人体骨架信息。作者通过量化分析，探讨了如何加入控制条件以提升控制效果、如何增强人体生成质量，以及即插即用的控制方式是否最优等关键问题。其目标是通过实验结论和理论分析，揭示模型运作...
1)采用解析生成器(Parsing Generator)根据原始语义分割图与目标姿态,生成目标图像的语义分割图; 2)采用图像生成器(Image Generator)将生成的语义分割图依据输入图像转换为目标图像。 Parsing Generator 首先,作者使用 OpenPose [7] 提取出的 18 个关键点表示人体姿态信息,使用 CIHP PGN [8] 得到原始图像的人体语义分...
提出了一个基于外观流的生成模型ClothFlow，该模型可以合成穿衣人，用于定位引导的人的图像生成和虚拟试穿。ClothFlow通过估计源和目标服装区域之间的密集流动，有效地模拟了几何变化，自然地转移了外观，合成了新的图像，如图1所示。我们通过一个three-stage框架实现了这一点:1)以目标姿态为条件，我们首先估计一个人的...
功能:利用基因合成技术,Artbreeder允许用户结合多个图像,生成全新的艺术作品,包括美女写真。用户只需调整不同的滑块,便能生成自己满意的图像。其优点在于可以控制生成过程,但可能需要时间来熟悉平台操作。 DeepAI 开发者:DeepAI团队 功能:DeepAI提供简单易用的界面,用户可以一键生成图像。它的缺点在于生成的图像质量可能不...
大数据文摘受权转载自Jack Cui 推荐三个AI工具。一、Champ 三维参数导引下可控一致的人体图像动画生成项目。只需要一张照片,就能让照片里的人物动起来。给出一个动作视频,Champ 可以让不同的人像复刻出相同的动作。我们先来看看真实人物照片的效果:而在虚拟人...