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。

本文介绍了CapHuman和Text2Human等新框架，旨在生成高质量、多样化的人类图像。通过引入三维面部先验和细粒度文本输入，这些方法提升了图像的真实感和多样性。同时，研究探讨了人类中心对齐损失和纹理自适应微调策略，以优化图像合成效果，推动计算机视觉的发展。

Text2Human是一种控制性框架，用于生成高质量和多样化的人类图像。该框架使用分层的纹理感知码书和混合专家的扩散变换采样器来生成具有更高质量和多样性的图像。使用细粒度文本输入，该框架比现有方法具有更好的性能。

Text2Human是一个控制性框架，用于生成高质量和多样化的人类图像。它使用分层纹理感知码书和混合专家的扩散变换采样器来采样不同类型纹理的多尺度神经表征。通过细粒度文本输入，生成的图像质量更高、多样性更丰富，优于现有方法。