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J-GLOBAL ID：202202246008569724   整理番号：22A0854147

少数コンテキスト画像によるポーズド人物画像の生成方法【JST・京大機械翻訳】

A Method to Generate Posed Person Image with few Context Images

著者 (2件)： Nakada Hidemoto (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology,Artificial Intelligence Research Center,Tukuba,Japan) ,  Asoh Hideki (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology,Artificial Intelligence Research Center,Tukuba,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： IMCOM  ページ： 1-6  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 任意の姿勢で任意の人の画像を生成する方法を報告し,そこでは,人物の特性を少数のサンプル画像として提供した。深層ニューラルネットワークを用いた画像生成技術の急速な発展は,光現実的画像を生成することを可能にする。しかし,人間の衣服や姿勢のような生成された画像の内容を制御することは,まだ未解決の問題である。提案手法は,注意機構を用いて姿勢不変人表現を生成し,表現に姿勢クエリを適用することにより,生成された画像を生成する。3Dレンダリング合成データを用いた方法を評価し,作成した人表現が姿勢不変であり,表現で良好な品質画像を提供できることを確認した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 衣服 ,  画像合成 ,  三次元 ,  *レンダリング
準シソーラス用語： クエリー ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： コンテキスト ,  人物画