抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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全身の衣服の人々の最初の画像ベース生成モデルを提示した。は一般的に用いられる複雑なグラフィックスレンダリングパイプラインと着衣者の高品質3D走査の必要性を避ける。代わりに,ここでは,大規模画像データベースから生成モデルを学習する。主な課題は,人間の姿勢,形状および外見における大きな変動に対処することである。この理由のために,純粋な画像ベースアプローチは,これまで考慮されていない。はこの課題は二つの部分の生成過程を分割することにより克服できることを示した。身体と衣服の意味的セグメンテーションを生成するために学習する。二番目に,筆者らは,現実的な画像を生成することを得られたセグメント上の条件付きモデルを学習する。フルモデルは,微分可能であり,姿勢,形状や色に調整できる。結果は,さまざまな衣類項目とスタイルの人々のサンプルである。提案したモデルは,現実的な衣服を持つ新しい者を完全に生成することができる。いくつかの実験では,者発生が可能である完全にデータ駆動型アプローチを示唆する有望な結果を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】