用于生成模型的带标注手部图像

生成模型如GAN和扩散模型已展现出令人印象深刻的图像生成能力。尽管取得了这些成功，这些系统在创建包含手部的图像时却出奇地差。我们提出了一种新颖的生成模型训练框架，该框架显著提高了此类系统创建手部图像的能力。我们的方法是在训练图像上增加三个额外通道，为图像中的手部提供标注。这些标注提供了额外的结构，引导生成模型产生更高质量的手部图像。我们在两种不同的生成模型上展示了这种方法：一个生成对抗网络和一个扩散模型。我们既在一个新的手部图像合成数据集上，也在包含手部的真实照片上展示了我们的方法。我们通过使用现成的手部检测器，以更高的手指关节识别置信度来衡量生成手部图像质量的提升。