腾讯AI实验室近日推出了渐进式条件扩散模型（PCDMs），这一突破性技术在姿态引导人物图像合成方面取得了显著进展。PCDMs由先验条件扩散模型、修复条件扩散模型和完善的条件扩散模型三个关键阶段组成，成功应对了源图像与目标图像的姿态不一致问题，并解决了生成高质量、逼真图像的挑战。
经过实验证明，在DeepFashion和Market1501数据集上的各项指标上，PCDMs明显优于其他SOTA方法。特别是在小尺度数据集Market1501（128*64）上的SSIM指标达到最高值0.3169，比第二名PIDM高出3.8%。
值得注意的是，在先验条件扩散模型第一阶段中，给定源图像和姿势坐标为条件时，通过一个变换网络来预测目标姿势下的全局特征。同时，在修复条件下进行完善，建立源图与目标图之间的紧密联系至关重要，并确保跨多个维度（如图像、姿势和特征）进行对齐。
最后，在完善条件下进行细化操作以提高图像质量和纹理细节。这一阶段利用先前生成的粗粒度图像作为条件，进一步提高图像保真度并确保纹理一致性。此外，还引入了交叉注意力机制来注入网络以辅助纹理修复和细节增强。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.06313.pdf
GitHub地址：https://github.com/muzishen/PCDMs
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