Pro-Pose：通过标准化 UV 图实现非配对全身肖像合成
计算机视觉与模式识别
2026-03-26 v2
摘要
专业摄影师拍摄的照片通常呈现人物身处美丽的光线、有趣的姿势，并呈现出令人愉悦的质感。这与人们在不可控环境下自拍的常规照片截然不同。本文探讨如何将人物的“野生态”照片标准化为可控且高保真的化身——即置于简单环境中、姿势标准化并穿着最小化服装的化身。关键挑战在于在去除原有服装复杂遮挡的同时，保留人物独特的全身身份、面部特征和身体形状。虽然大量同一人在不同服装和姿势下的配对数据集会简化这一问题，但此类数据并不存在。为此，我们提出两个关键见解：1) 本方法将输入照片转换为标准化的全身 UV 空间，并配合一种新颖的重姿方法来建模遮挡并合成新视角。UV 空间的运用允许我们将姿态与外观解耦，并利用海量非配对数据集。2) 通过多图像微调来个性化输出照片，以确保在极端姿势变更下也能稳健地保留身份特征。我们的方法在真实世界图像上实现了强大的定量性能，生成的重姿肖像为 Virtual Try-On (VTO) 等下游应用提供了理想、干净的生物识别画布。
引用
@article{arxiv.2512.17143,
title = {Pro-Pose: Unpaired Full-Body Portrait Synthesis via Canonical UV Maps},
author = {Sandeep Mishra and Yasamin Jafarian and Andreas Lugmayr and Yingwei Li and Varsha Ramakrishnan and Srivatsan Varadharajan and Alan C. Bovik and Ira Kemelmacher-Shlizerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.17143},
year = {2026}
}