11 月 4 日消息，騰訊 AI 實(shí)驗(yàn)室近日推出了漸進(jìn)式條件擴(kuò)散模型（PCDMs），在姿態(tài)引導(dǎo)人物圖像合成方面取得重大突破。

PCDMs 由先驗(yàn)條件擴(kuò)散模型、修復(fù)條件擴(kuò)散模型和完善條件擴(kuò)散模型三個(gè)關(guān)鍵階段組成，解決了應(yīng)對(duì)源圖像與目標(biāo)圖像的姿態(tài)不一致問(wèn)題，以及在生成高質(zhì)量、逼真圖像方面的挑戰(zhàn)。

PCDMs 在 DeepFashion 和 Market1501 數(shù)據(jù)集上的各項(xiàng)指標(biāo)，明顯優(yōu)于其他 SOTA 方法，且在小尺度數(shù)據(jù)集 Market1501（128*64）上的 SSIM 指標(biāo)得到最高的 0.3169，比第二名 PIDM 高出 3.8%。

在先驗(yàn)條件擴(kuò)散模型第一階段，在給定源圖像和姿勢(shì)坐標(biāo)作為條件的情況下，先驗(yàn)條件擴(kuò)散模型采用一個(gè)變換網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)姿勢(shì)下的全局特征。

在修復(fù)條件擴(kuò)散模型第二階段，進(jìn)一步完善第一階段的全局特征，建立源圖像和目標(biāo)圖像之間密集對(duì)應(yīng)關(guān)系，該階段可確保跨多個(gè)維度（包括圖像、姿勢(shì)和特征）進(jìn)行對(duì)齊，對(duì)于實(shí)現(xiàn)逼真的結(jié)果至關(guān)重要。

在完善條件擴(kuò)散模型第三階段：在前一階段生成初始粗粒度目標(biāo)圖像后，細(xì)化條件擴(kuò)散模型介入以提高圖像質(zhì)量和紋理細(xì)節(jié)。

此階段利用先前生成的粗粒度圖像作為條件，進(jìn)一步提高圖像保真度并確保紋理一致性，涉及修改第一個(gè)卷積層，并使用圖像編碼器從源圖像中提取特征。采用交叉注意力機(jī)制將紋理特征注入網(wǎng)絡(luò)，便于紋理修復(fù)和細(xì)節(jié)增強(qiáng)。

在此附上論文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.06313.pdf

GitHub 地址：https://github.com/muzishen/PCDMs

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總結(jié)

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