随心重拍：人像照片的姿态与外观编辑

随着移动设备的日益普及和相机系统的日益强大，人们可以在日常生活中方便地拍照，这自然带来了对更智能的照片后处理技术的需求，尤其是在人像照片方面。在本文中，我们提出了一种人像重拍方法，使用户能够轻松地将其人像编辑为所需的姿势/视角、体型和服装风格，这非常具有挑战性，因为它需要同时执行人体的非刚性形变、不可见身体部位的推理以及语义感知的编辑。我们将编辑过程分解为语义感知的几何变换和外观变换。在几何变换中，生成满足用户需求的语义布局图，以表示部件级空间约束，并进一步指导语义感知的外观变换。在外观变换中，我们设计了两个新模块：语义感知注意力迁移 (SAT) 和布局图推理 (LGR)，分别用于执行部件内迁移和部件间推理。SAT 模块通过关注源人像中语义一致的区域来生成每个人体部位。它有效地解决了非刚性形变问题，并很好地保留了具有丰富纹理细节的内在结构/外观。LGR 模块利用人体骨架知识构建一个连接所有相关部位特征的布局图，其中图推理机制用于在部位节点之间传播信息以挖掘它们的关系。通过这种方式，LGR 模块推断不可见的身体部位并保证所有部位之间的全局一致性。在 DeepFashion、Market-1501 和自然拍摄照片上的大量实验证明了我们方法的有效性和优越性。视频演示位于：\url{https://youtu.be/vTyq9HL6jgw}。