基于三维姿态监督的多视角图像到图像翻译
计算机视觉与模式识别
2021-04-14 v1
摘要
我们解决用于人物图像生成的多视角图像到图像翻译任务。目标是合成在所有视角间具有姿态一致性的照片级真实感多视角图像。我们提出的端到端框架基于多个非配对图像到图像翻译模型的联合学习，每个相机视角对应一个模型。联合学习由共享的 3D 人体姿态上的约束施加，以促使所有视角中的 2D 姿态投影保持一致。在 CMU-Panoptic 数据集上的实验结果证明了所提框架在生成具有新姿态且各视角间一致性优于标准 Image-to-Image 基线的人物照片级真实感图像方面的有效性。代码见：https://github.com/sony-si/MultiView-Img2Img
引用
@article{arxiv.2104.05779,
title = {Multi-View Image-to-Image Translation Supervised by 3D Pose},
author = {Idit Diamant and Oranit Dror and Hai Victor Habi and Arnon Netzer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.05779},
year = {2021}
}
备注
*equal contribution