Disentangled Representation Learning for Controllable Person Image Generation
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a novel framework named DRL-CPG to learn disentangled latent representation for controllable person image generation, which can produce realistic person images with desired poses and human attributes (e.g. pose, head, upper clothes, and pants) provided by various source persons. Unlike the existing works leveraging the semantic masks to obtain the representation of each component, we propose to generate disentangled latent code via a novel attribute encoder with transformers trained in a manner of curriculum learning from a relatively easy step to a gradually hard one. A random component mask-agnostic strategy is introduced to randomly remove component masks from the person segmentation masks, which aims at increasing the difficulty of training and promoting the transformer encoder to recognize the underlying boundaries between each component. This enables the model to transfer both the shape and texture of the components. Furthermore, we propose a novel attribute decoder network to integrate multi-level attributes (e.g. the structure feature and the attribute representation) with well-designed Dual Adaptive Denormalization (DAD) residual blocks. Extensive experiments strongly demonstrate that the proposed approach is able to transfer both the texture and shape of different human parts and yield realistic results. To our knowledge, we are the first to learn disentangled latent representations with transformers for person image generation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».