You can directly download our test results from Google Drive: (1) PIDM.zip (2) PIDM_vs_Others.zip. The PIDM_vs_Others.zip file compares our method with several state-of-the-art methods e.g. ADGAN [14], PISE [24], GFLA [20], DPTN [25], CASD [29], NTED [19]. Each row contains target_pose, source_image, ground_truth, ADGAN, PISE, GFLA, DPTN, CASD ...

本文提出一种基于扩散模型的姿势引导人体图像生成方法PIDM，目标是在给定源图像 x_s 和目标姿态 x_p 条件下，训练条件扩散模型 p_{\theta}\left(\boldsymbol{y} \mid \boldsymbol{x}_{s}, \boldsymbol{x}_{p}\right) ，使得生成图像 y 既要满足目标的姿态，又要具有源图像的外观。

PIDM，即“通过去噪扩散模型生成人物图像”（Person Image Synthesis via Denoising Diffusion Model），是一个旨在提高人物图像合成质量的项目。 该项目使用一种先进的去噪扩散模型来生成高质量的人物图像。

本文将深入探讨PIDM的原理、特点及其在人物图像合成中的应用。 PIDM的核心在于利用扩散模型 (Diffusion Model)来生成高质量的人物图像。 扩散模型是近年来在生成模型领域备受关注的方法，它通过逐步去噪的过程来生成图像，能够产生极其逼真的结果。 PIDM将这一强大的生成能力应用到人物图像合成中，实现了前所未有的图像质量和控制精度。 如上图所示，PIDM能够生成不同pose和外观的高质量人物图像，展现了其强大的合成能力。 PIDM在传统扩散模型的基础上进 …

2024年5月31日 · 在本研究中，我们从理论上推导出了添加了物理正则化项的扩散模型 pidm，并通过数值实验证明了其性能。 特别是，它允许直接对扩散模型施加物理正则化，而不是像以前的研究那样，在推理过程中 "固定 "潜变量。

综合来看，PIDM由两大核心模块组成——用于执行去噪过程的 \mathcal{H}_N 和提取纹理信息的 \mathcal{H}_E ，即 PIDM = \mathcal{H}_N + \mathcal{H}_E ，在下文中： x_s 表示输入图像， y_t 表示第 t 步对应的噪声图像， x_p 表示用于引导视角生成的pose map。

2022年12月23日 · 为了有效地建模外观和姿态信息之间的复杂相互作用，提出了 纹理扩散模块 （texture diffusion module）利用源和目标外观和姿态细节之间的对应关系，从而获得无伪影图像。 在采样过程中，引入了 解耦非分类器引导 （disentangled classifier-free guidance）确保输出图像的风格和姿态分别与源图像的外观和目标姿态紧密对齐。 本文所提出的PIDM框架（如上图 a）采用由 噪声预测模块HN 和 纹理编码器HE 组成的 基于UNet的网络。 其中纹理编码器HE …

2024年9月24日 · train.py 是 PIDM 项目的主要启动文件，用于训练模型。以下是该文件的主要功能和使用方法： 功能: 该文件负责加载数据、定义模型、进行训练和保存训练结果。 使用方法: 可以通过命令行调用该文件来启动训练过程。

We propose a progressive data interpolation strategy including progressive anchor selection and dynamic interpolation rate to reduce the intra-domain discrepancy and inter-domain representation gap. Extensive experiments on three public datasets demonstrate the effectiveness as well as the better scalability of our method.}

2024年10月4日 · 第一项是观测数据的误差函数，第二项是控制方程的误差函数。以上是 pidm 的简要说明。 实验结果. 在这项研究中，为了证明 pidm 的有效性，我们进行了一些数值实验。