11 月 4 日消息，騰訊 AI 實驗室近日推出了漸進式條件擴散模型（PCDMs），在姿態引導人物圖像合成方面取得重大突破。

PCDMs 由先驗條件擴散模型、修復條件擴散模型和完善條件擴散模型三個關鍵階段組成，解決了應對源圖像與目標圖像的姿態不一致問題，以及在生成高質量、逼真圖像方面的挑戰。

PCDMs 在 DeepFashion 和 Market1501 數據集上的各項指標，明顯優于其他 SOTA 方法，且在小尺度數據集 Market1501（128*64）上的 SSIM 指標得到最高的 0.3169，比第二名 PIDM 高出 3.8%。

在先驗條件擴散模型第一階段，在給定源圖像和姿勢坐標作為條件的情況下，先驗條件擴散模型采用一個變換網絡來預測目標姿勢下的全局特征。

在修復條件擴散模型第二階段，進一步完善第一階段的全局特征，建立源圖像和目標圖像之間密集對應關系，該階段可確保跨多個維度（包括圖像、姿勢和特征）進行對齊，對于實現逼真的結果至關重要。

在完善條件擴散模型第三階段：在前一階段生成初始粗粒度目標圖像后，細化條件擴散模型介入以提高圖像質量和紋理細節。

此階段利用先前生成的粗粒度圖像作為條件，進一步提高圖像保真度并確保紋理一致性，涉及修改第一個卷積層，并使用圖像編碼器從源圖像中提取特征。采用交叉注意力機制將紋理特征注入網絡，便于紋理修復和細節增強。

在此附上論文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.06313.pdf

GitHub 地址：https://github.com/muzishen/PCDMs

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總結

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