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🤖 "僵硬的生成时代终结！南理工黑科技让AI人体「活」起来：一张图生成百变姿态，肌肉纹理都不糊"
大家好，我是蚝油菜花。你是否还在为这些难题抓狂——
- 👉 想生成跑酷动作却只能输出僵尸般僵直姿态
- 👉 多视角图像合成总把腹肌变成模糊马赛克
- 👉 换装展示要手动调整数十次骨骼关键点...
今天带来的 IMAGPose 彻底打破僵局！这个由南京理工研发的生成框架，通过独创的跨视图注意力机制：
- ✅ 肌肉级细节保留：连运动时的布料褶皱都精准还原
- ✅ 智能姿态扩展：单张图自动衍生108种动态姿势
- ✅ 多源图像协同：前后左右四视图秒变3D动态模型
科研团队已用它还原古籍武术招式，服装设计师靠它批量生成模特动态秀——你的下一组概念图，还需要手动调参吗？
🚀 快速阅读
IMAGPose 是南京理工大学推出的用于人体姿态引导图像生成的统一条件框架。
- 核心功能：支持多场景适应、细节与语义融合、灵活的图像与姿态对齐以及全局与局部一致性。
- 技术原理：通过特征级条件模块（FLC）、图像级条件模块（ILC）和跨视图注意力模块（CVA）实现。
IMAGPose 是什么
IMAGPose 是南京理工大学推出的用于人体姿态引导图像生成的统一条件框架。它解决了传统方法在姿态引导的人物图像生成中存在的局限性，如无法同时生成多个不同姿态的目标图像、从多视角源图像生成目标图像受限，以及使用冻结的图像编码器导致人物图像细节信息丢失等问题。
IMAGPose 通过特征级条件模块（FLC）、图像级条件模块（ILC）和跨视图注意力模块（CVA），实现了多场景适应、细节与语义融合、灵活的图像与姿态对齐以及全局与局部一致性。
IMAGPose 的主要功能
- 多场景适应：IMAGPose 支持多种用户场景，包括从单张源图像生成目标图像、从多视角源图像生成目标图像，同时生成多个具有不同姿态的目标图像。
- 细节与语义融合：通过特征级条件模块（FLC），将低级纹理特征与高级语义特征相结合，解决了因缺乏专用人物图像特征提取器而导致的细节信息丢失问题。
- 灵活的图像与姿态对齐：图像级条件模块（ILC）通过注入可变数量的源图像条件并引入掩码策略，实现图像和姿态的对齐，适应灵活多样的用户场景。
- 全局与局部一致性：跨视图注意力模块（CVA）引入全局和局部分解的跨注意力机制，确保在多源图像提示时人物图像的局部保真度和全局一致性。
IMAGPose 的技术原理
- 特征级条件模块（FLC）：FLC 模块通过结合变分自编码器（VAE）编码器提取的低级纹理特征和图像编码器提取的高级语义特征，解决了因缺乏专用人物图像特征提取器而导致的细节信息丢失问题。
- 图像级条件模块（ILC）：ILC 模块通过注入可变数量的源图像条件并引入掩码策略，实现图像和姿态的对齐，适应灵活多样的用户场景。
- 跨视图注意力模块（CVA）：CVA 模块引入了全局和局部分解的跨注意力机制，确保在多源图像提示时人物图像的局部保真度和全局一致性。
如何运行 IMAGPose
1. 环境准备
conda create --name rcdms python=3.8.10 conda activate rcdms pip install -U pip # 安装依赖 pip install -r requirements.txt 2. 训练模型
# 第一阶段，训练 50000 步 sh run_train_stage1.sh # 第二阶段，训练 200000 步 sh run_train_stage2.sh # 微调，训练 50000 步 run_train_end2end.sh 3. 测试模型
# 测试单张图像 python3 test.py # 测试批量图像 python3 test_batch.py 资源
- GitHub 仓库：https://github.com/muzishen/IMAGPose
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