text-to-pose
基于文本生成姿态并进一步生成图像的模型
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- 文本到姿态转换：利用Transformer架构将文本描述转换为人物姿态。
- 姿态到图像生成：基于生成的姿态，通过扩散模型生成高质量的图像。
- 模型训练与优化：提供了训练代码和预训练模型，方便研究者和开发者使用。
- 数据集创建：提供了用于训练和测试的数据集，包括COCO-2017标注数据集。
- 模型比较：展示了使用不同模型生成的姿态和图像，便于比较效果。
- 代码和文档：提供了详细的代码和文档，方便用户理解和使用。
产品详情
text-to-pose是一个研究项目，旨在通过文本描述生成人物姿态，并利用这些姿态生成图像。该技术结合了自然语言处理和计算机视觉，通过改进扩散模型的控制和质量，实现了从文本到图像的生成。项目背景基于NeurIPS 2024 Workshop上发表的论文，具有创新性和前沿性。该技术的主要优点包括提高图像生成的准确性和可控性，以及在艺术创作和虚拟现实等领域的应用潜力。
