180-A1｜姿态控制文生图，发型风格迁移，内容风格合成；建筑平面图设计；揭示与量化文生图模型中的偏见｜Fri

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: Image Generation｜Pose Control, Hairstyle Transfer, Content-Style Composition GRPose: Learning Graph Relations for Human Image Generation with Pose Priors 2024-08-29｜USTC, Li Auto - Space AI, UNSW, HFUT｜⭐️ 🟡 http://arxiv.org/abs/2408.16540v1 https://github.com/XiangchenYin/GRPose 概述 在过去的研究中，基于扩散模型的人工生成技术在根据特定条件合成高质量人像方面取得了显著进展。然而，尽管之前的方案引入了姿势先验，现有方法仍然在高质量图像生成和稳定的姿势对齐上存在不足。为了解决这些问题， 我们提出了一种新框架——图关系姿势（GRPose），通过建立姿势先验的图拓扑结构，深度挖掘姿势部件之间的内在关联 。我们的核心创新在于设计了一种 渐进式图集成器（PGI），利用图卷积网络（GCNs）有效捕捉不同姿势部件 ………………………………