Text2Human: text-driven controllable human image generation
Generating high-quality and diverse human images is an important yet challenging task in vision and graphics. However, existing generative models often fall short under the high diversity of clothing shapes and textures. Furthermore, the generation process is even desired to be intuitively controlla...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Jiang, Yuming, Yang, Shuai, Qju, Haonan, Wu, Wayne, Loy, Chen Change, Liu, Ziwei |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/163319 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Text-driven video prediction
بواسطة: SONG, Xue, وآخرون
منشور في: (2024) -
Feature-aware conditional GAN for category text generation
بواسطة: Li, Xinze, وآخرون
منشور في: (2023) -
Cocktail: mixing multi-modality controls for text-conditional image generation
بواسطة: Hu, Minghui, وآخرون
منشور في: (2023) -
DEEP LEARNING APPROACHES FOR ATTRIBUTE MANIPULATION AND TEXT-TO-IMAGE SYNTHESIS
بواسطة: KENAN EMIR AK
منشور في: (2020) -
A Generative Model for category text generation
بواسطة: Li, Yang, وآخرون
منشور في: (2020)