UPGPT是一种统一的扩散模型，可实现人物图像任务的生成、姿势转移和编辑。它具有多模态和分离能力，无需信号分割掩模即可对图像进行精细控制。同时，它还采用了参数化身体SMPL模型，展示了同时进行姿势和相机视角插值的新能力。在DeepFashion数据集上，UPGPT展现了最先进的技术，并开拓了人类图像生成的新能力。

本文介绍了一种基于深度生成模型的图像迁移方法，可以将一个人的图像从一个姿势转移到另一个姿势，同时保持服装一致。该方法使用图像编码器、姿势编码器和解码器的结构，并利用两个鉴别器来指导产生过程。经过实验验证，该方法在两个数据集上表现良好。