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只需一张照片就能让它跳舞,系群体鬼畜

日期:2019-06-20编辑作者:澳门新葡8455手机版

用同样人物 (同样装扮) 的多少个静态姿势来作监督,取代了360度旋转的身子。

具体来讲,DensePose 利用深度学习将 2D RPG 图像坐标映射到 3D 人体外部,把一位分开成好些个 UV 贴图(UV 坐标),然后管理密集坐标,完成动态人物的正确定位和神态估量。

完全的互联网布局,就像上海体育场合这般。

咱俩在 DeepFashion 和 MVC 数据集实行了尝试,结果申明大家得以获得比最新本事越来越好的定量结果。

怎么着让一个面朝镜头静止不动的二妹,跳起你为他选的跳舞,把360度身姿周到表现?

图 4:与早先进的 德福尔mable GAN (DSC) 方法的恒心比较。

图片 1

表 1 来得,大家的 pipeline 在组织逼真度(structural fidelity)方面有门到户说优势。在以IS 作为指标的感知品质方面,我们模型的输出生成具备越来越高的品质,或可与现成职业相比美。

但如果无非依据几何来扭转,又会因为DensePose采撷数据相当不够正确,还会有图像里的本身遮挡 (比方身体被手臂挡住) ,而显示不那么真实。

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【新智元导读】DensePose团队在ECCV 2018登载又一大笔:密集人体姿态调换!这是贰个基于DensePose的架子转换系统,仅依据一张输入图像和对象姿势,生成数字人物的卡通效果。

原标题:用DensePose,教照片里的人学舞蹈,系群众体育鬼畜 | ECCV 2018

图 3:Warping 模块的结果

练习成果怎么样

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先来看一下,新参加的图像修复步骤,生成的功能:

新近,该团队更进一步,公布了根据DensePose 的一个姿态转变系统:Dense Pose Transfer,仅依照一张输入图像和指标姿势,创建出 “数字化身” 的动画片效果。

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图 1:pose transfer pipeline 的大概浏览:给定输入图像和对象姿势,使用 DensePose 来施行生成进程。

团队把SMPL几人态度模型,跟DensePose组合到二头。那样一来,就能够用二个成熟的外表模型来通晓一张图片。

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再来看一下三个人录制什么体统:

在那项专门的工作中,大家介绍了一个利用密集人体姿态估量的 two-stream 姿态调换框架结构。大家曾经证实,密集姿势估摸对于数据驱动的躯体姿势估摸来讲是一种生硬优化的调弄整理时域信号,并且通过 inpainting 的章程在自然的体表参数化进度中创制姿势调换。在现在的干活中,大家企图进一步钻探这种办法在照片级真实图像合成,以及管理更加多类型方面包车型客车潜在的力量。

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具体来说,那项能力是透过 GALAXY Tab-based 的神经济合营成,渲染同一位的不一致姿势,从而执行图像生成。指标姿势(target pose)是经过四个 “pose donor” 的图像表示的,约等于带领图像合成的另一位。DensePose 系统用于将新的相片与国有表面坐标相关联,并复制预测的外观。

诸君请持续期待,DensePose越来越多鬼畜的施用吧。

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那项研讨,是用基于表面包车型地铁神经济同盟成,是在闭环里渲染一张图像,生成种种新姿态。

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原标题:【ECCV 2018】Twitter开辟姿态转变模型,只需一张相片就能够让它跳舞(录像)

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舆论传送门:

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其余组织用DeepFashion数据集,相比了弹指间自身算法和其余同行。

研讨人口以一种高效的、自下而上的措施,将种种人体像素与其在身体参数化的坐标关联起来,开垦了缠绕 DensePose 揣测系统举行姿势调换的方式。

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图 2:warping stream 上架子调换的监督检查功率信号:通过 DensePose 驱动的长空退换网络,将左臂的输入图像扭曲到原始的外部坐标。

DensePose系统,担负把两张相片涉嫌起来。具体方法是,在叁个共用表面UV坐标系 (common 华为平板 coordinates) 里,给两个之间做个映射

咱们在 DeepFashion 数据集上进行试验,该数额集带有 52712 个平面模特图像,13029 件差异姿势的衣装。我们选用了 12029 件衣裳张开陶冶,别的 一千件用于测试。

然后,负责修补图像的自编码器,就来预测肖像中人的不等角度会是何等样子。那步预测,也是在扭转的坐标系里做到的。

意志结果如图 4 所示。

论文:

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除此之外姿势转变的特定难点外,所建议的神经济同盟成与 GALAXY Tab-based 的代表相结合的章程也可以有期待化解虚拟现实和拉长现实的更常见难题:由于 平板电脑-based 的象征,合成的长河更为透亮,也更便于与物理世界连接。今后,姿势调换职责可能对数码集巩固、磨炼伪造质量评定器等利用很有用。

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DensePose 是 推特(Twitter) 商量员 Natalia Neverova、Iasonas Kokkinos 和法国 INEscortIA 的 LX570ıza Alp 居尔er 开垦的一个令人惊讶的身躯实时姿势识别系统,它在 2D 图像和躯体3D 模型之间建设构造映射,最终兑现密集人群的实时姿态识别。

Facebook团队,把担任感知的几人姿势识别模型DensePose,与担负生成纵深生成互连网结合起来。

成群结队人体姿态调换应用

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