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。

本研究提出了一种新型无校准空间变换方法，利用简单注意力机制提升三维语义占用预测的速度和精度，展现出在复杂环境中的应用潜力。