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从部件到整体：可控人体图像生成的统一参考框架
内容提要
本文介绍了多个先进的人类图像生成框架，如CapHuman、Text2Human和UnitedHuman。这些框架通过不同方法实现高质量、逼真的人像生成，具备姿态控制、细节调整和多样性，显著超越现有技术，且在生成图像的可控性和真实感方面表现优异。
关键要点
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CapHuman框架通过编码和学习对齐，实现可推广的身份保留，灵活控制三维面部，生成高保真肖像。
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基于结构感知流的方法有效捕捉人体局部和全局语义特征，生成高质量图像，超越其他方法。
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Text2Human框架利用分层纹理感知码书和混合专家的扩散变换采样器，生成高质量和多样化的人类图像。
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UnitedHuman框架通过多源数据集和生成对抗网络，解决高分辨率问题，提高生成图像质量。
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新颖的多模式人脸生成框架实现身份和表情的分别控制，展现出优越的可控性和可扩展性。
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端到端可训练的生成式对抗网络架构实现真实人体图像的完整生成建模，提供细节控制，生成高逼真度图片。
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通过量化身体部位运动，利用预训练模型和令牌预测任务，设计了多模态动作生成挑战框架，具有广泛应用潜力。
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提出的泛化方法通过目标姿势和源外观图像生成肖像，避免为每个特定基数构建生成器的必要性。
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新颖的多层次统计转移模型通过注意力机制和属性统计学习，实现自主驱动的人物图像生成。
延伸问答
CapHuman框架的主要特点是什么？
CapHuman框架通过编码和学习对齐，实现可推广的身份保留和灵活的三维面部控制，生成高保真肖像。
Text2Human框架是如何生成多样化人类图像的？
Text2Human框架利用分层纹理感知码书和混合专家的扩散变换采样器，基于细粒度文本输入生成高质量和多样化的人类图像。
UnitedHuman框架解决了什么问题？
UnitedHuman框架通过多源数据集和生成对抗网络，解决了人体生成中的高分辨率问题，提高了生成图像的质量。
新颖的多模式人脸生成框架有什么优势？
该框架能够同时进行身份和表情的分别控制，展现出优越的可控性和可扩展性。
如何实现真实人体图像的完整生成建模？
通过端到端可训练的生成式对抗网络架构，提供细节控制，生成高逼真度的图片，无需成对的训练数据。
多模态动作生成挑战框架的设计思路是什么？
该框架通过量化身体部位运动，利用预训练模型和令牌预测任务，将多模态信号转换为共享的潜在空间，具有广泛应用潜力。
