Possiamo generare immagini umane iperrealistiche? Questo articolo AI presenta HyperHuman un grande passo avanti nei modelli di testo-immagine.
Possiamo creare immagini umane iperrealistiche? Scopri l'innovativo HyperHuman, un enorme progresso nei modelli di testo-immagine!
L’informatica quantistica è spesso osannata per il suo potenziale di rivoluzionare la risoluzione dei problemi, soprattutto quando i computer classici si devono confrontare con limitazioni sostanziali. Sebbene la maggior parte della discussione abbia ruotato attorno ai vantaggi teorici nella scalabilità asintotica, è fondamentale identificare le applicazioni pratiche dei computer quantistici nei problemi di dimensioni finite. Esempi concreti dimostrano quali problemi i computer quantistici possono affrontare in modo più efficiente rispetto ai loro omologhi classici e come gli algoritmi quantistici possono essere impiegati per queste attività. Negli ultimi anni, gli sforzi di ricerca collaborativa hanno esplorato le applicazioni del mondo reale per l’informatica quantistica, offrendo nuove prospettive su specifici domini problemi che possono beneficiare di questa tecnologia emergente.
I modelli di generazione di immagini basati sulla diffusione del testo all’immagine (T2I) sono diventati una scelta di punta per la generazione di immagini grazie alla loro scalabilità e stabilità di addestramento. Tuttavia, modelli come Stable Diffusion hanno bisogno di aiuto nella creazione di immagini umane ad alta fedeltà. Gli approcci tradizionali per la generazione controllata di immagini umane hanno delle limitazioni. I ricercatori hanno proposto il framework HyperHuman che supera queste sfide catturando le correlazioni tra l’aspetto e la struttura latente. Esso incorpora un vasto dataset centrato sull’essere umano, un Modello di Diffusione Strutturale Latente e un Affinatore Guidato dalla Struttura, ottenendo prestazioni all’avanguardia nella generazione di immagini umane iperreali.
La generazione di immagini umane iperreali a partire da condizioni utente, come testo e posa, è fondamentale per applicazioni come l’animazione di immagini e le prove virtuali. I primi metodi utilizzando VAEs o GANs hanno avuto limitazioni in termini di stabilità di addestramento e capacità. I modelli di diffusione hanno rivoluzionato l’intelligenza artificiale generativa, ma i modelli T2I esistenti hanno avuto difficoltà con l’anatomia coerente dell’essere umano e le pose naturali. HyperHuman introduce un framework che cattura le correlazioni tra l’aspetto e la struttura, garantendo alta realismo e diversità nella generazione di immagini umane e affrontando queste sfide.
- Gradio-Lite Gradio senza server che funziona interamente nel tuo browser
- Creare macchine consapevoli un professore dell’NYU parla di intelligenza artificiale responsabile
- Arriva in modo perfetto Guarda in streaming ‘Counter-Strike 2’ dal cloud per ottenere i più alti frame rate
HyperHuman è un framework per la generazione di immagini umane iperreali. Esso include un vasto dataset centrato sull’essere umano, HumanVerse, con 340 milioni di immagini annotate. HyperHuman incorpora un Modello di Diffusione Strutturale Latente che riduce il rumore della profondità e delle normali della superficie durante la generazione di immagini RGB. Un Affinatore Guidato dalla Struttura migliora la qualità e i dettagli delle immagini sintetizzate. Il loro framework produce immagini umane iperreali in vari scenari.
Il loro studio valuta il framework HyperHuman utilizzando varie metriche, tra cui FID, KID e FID CLIP per la qualità e la diversità delle immagini, la similarità CLIP per l’allineamento testo-immagine e le metriche di accuratezza della posa. HyperHuman eccelle nella qualità delle immagini e nella precisione della posa, posizionandosi al secondo posto nei punteggi CLIP nonostante l’utilizzo di un modello più piccolo. Il loro framework dimostra una performance equilibrata tra la qualità delle immagini, l’allineamento del testo e le scale CFG comunemente utilizzate.
In conclusione, il framework HyperHuman introduce un nuovo approccio per la generazione di immagini umane iperreali, superando le sfide legate alla coerenza e alla naturalità. Esso sviluppa immagini di alta qualità, diverse e allineate al testo grazie al sfruttamento del dataset HumanVerse e di un Modello di Diffusione Strutturale Latente. L’Affinatore Guidato dalla Struttura del framework migliora la qualità visuale e la risoluzione. Il framework avanza significativamente nella generazione di immagini umane iperreali, offrendo prestazioni superiori e robustezza rispetto ai modelli precedenti. Le future ricerche potranno esplorare l’uso di deep priors come LLM per ottenere la generazione di posa dal testo, eliminando la necessità di input di scheletro corporeo.
