面向多视角姿态引导的人像合成的联合条件扩散模型
计算机视觉与模式识别
2025-11-20 v1
摘要
姿态引导的人像生成受限于单一参考视角的 texture 信息不完整以及缺乏显式的跨视角互动。我们提出联合条件扩散模型（JCDM），一种利用多视角先验的联合条件扩散框架。外观先验模块（APM）从不完整的参考资料推断出保持身份的整体先验，联合条件注入（JCI）机制将多视角线索并注入到去噪主干网络中，以在姿态之间对齐身份、颜色和 texture。JCDM 支持可变数量的参考视角，并可与标准扩散主干框架集成，所需的架构修改最小且有针对性。实验表明，方法在保真度和跨视角一致性方面实现了最先进的水平。
引用
@article{arxiv.2511.15092,
title = {Jointly Conditioned Diffusion Model for Multi-View Pose-Guided Person Image Synthesis},
author = {Chengyu Xie and Zhi Gong and Junchi Ren and Linkun Yu and Si Shen and Fei Shen and Xiaoyu Du},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.15092},
year = {2025}
}