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GUNet：用于稳定和多样化姿态生成的图卷积网络联合扩散模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了PoseDiffusion框架，通过图卷积神经网络学习人体骨架的空间关系，解决了文本驱动的姿态骨架生成的挑战。实验结果显示PoseDiffusion在稳定性和多样性方面优于现有方法。
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关键要点
- 本研究旨在解决基于文本生成多样、结构正确且美观的人体姿态骨架图像的挑战。
- 作者提出了一种名为PoseDiffusion的框架。
- PoseDiffusion框架结合了图卷积神经网络，能够有效学习人体骨架的空间关系。
- 实验结果显示PoseDiffusion在文本驱动的姿态骨架生成方面优于现有方法。
- PoseDiffusion实现了提高的稳定性和多样性。
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