基于对抗式合成的人体姿态文本生成
计算机视觉与模式识别
2020-10-19 v2
摘要
本工作聚焦于从人类级文本描述合成人体姿态。我们提出了一种基于条件生成对抗网络的模型，旨在根据人工书写的文本描述生成 2D 人体姿态。该模型使用 COCO 数据集进行训练与评估，该数据集包含捕捉复杂日常场景及多种人体姿态的图像。我们通过定性与定量结果表明，该模型能够合成与给定文本相匹配的合理姿态，说明可以生成与给定语义特征一致的姿态，尤其是对于具有显著区分性姿态的动作。
引用
@article{arxiv.2005.00340,
title = {Adversarial Synthesis of Human Pose from Text},
author = {Yifei Zhang and Rania Briq and Julian Tanke and Juergen Gall},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.00340},
year = {2020}
}
备注
DAGM GCPR 2020