基于交叉注意力的风格分布用于可控人体图像合成
计算机视觉与模式识别
2022-08-02 v1
摘要
可控人体图像合成任务通过显式控制身体姿态与外观实现了广泛应用。本文提出一种基于交叉注意力的风格分布模块，用于在姿态迁移中计算源语义风格与目标姿态之间的关系。该模块有意选择由各语义表示的风格，并依据目标姿态对其进行分布。交叉注意力中的注意力矩阵表达了目标姿态与所有语义的源风格之间的动态相似性。因此，它可用于从源图像路由颜色与纹理，并进一步受目标解析图约束以达成更清晰的目标。同时，为准确编码源外观，还加入了不同语义风格间的自注意力。我们模型的有效性在姿态迁移与虚拟试穿任务上得到了定量与定性验证。
引用
@article{arxiv.2208.00712,
title = {Cross Attention Based Style Distribution for Controllable Person Image Synthesis},
author = {Xinyue Zhou and Mingyu Yin and Xinyuan Chen and Li Sun and Changxin Gao and Qingli Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.00712},
year = {2022}
}
备注
Accepted by ECCV 2022