-
公开(公告)号：CN112184542A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010691722.1
申请日：2020-07-17
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深层的条件生成对抗网络，自动生成特定人物在新的视点和不同姿势下的图像方法。本发明设计的损失功能将更好地保存原始图像可见的外观细节，且采用的神经网络能使从源图像中消失的身体部位产生幻象。其中，网络整体结构包含：一个U型网络生成器，结合可变自动编码器，以及一个可同时训练的鉴别器。本发明能够根据输入的源图像和N＝17个关节的二维骨架姿势图像，训练模型生成所需姿势的同一个人的图像。针对大多数现有方法尚未能解决的颜色误解和纹理图案失真的问题，实验效果良好，无批量错误产出。本发明结合多尺度样式损失来解决纹理特征的一致性问题，很好地克服了部分遮挡问题,从而显著提高了结果的准确性。
Search Results
1
records
(took 0.011 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
