本文介绍了一种可微分全局流本地注意力框架，用于姿势引导的人体图像生成。该模型通过预测流场和提取特征图中的局部补丁，生成高质量的人体图像，实验结果表明其优于传统方法，适用于多种空间变换任务。

本文介绍了一种新颖的姿势条件的人体图像生成方法，通过训练手生成器产生手图像及其分割掩模，并使用改进的ControlNet模型绘制生成的手周围的身体，最终得到优于现有技术的姿势准确性和图像质量。该方法提高了生成手部的质量，并改进了对手势的控制能力。