¿Podemos generar imágenes humanas hiperrealistas? Este artículo de IA presenta HyperHuman un avance en modelos de texto a imagen

¿Es posible crear imágenes humanas hiperrealistas? Descubre en este artículo cómo la inteligencia artificial presenta HyperHuman, un avance en modelos de texto a imagen

La computación cuántica se elogia a menudo por su potencial para revolucionar la resolución de problemas, especialmente cuando las computadoras clásicas enfrentan limitaciones sustanciales. Si bien gran parte de la discusión se ha centrado en las ventajas teóricas de la escalabilidad asintótica, es crucial identificar aplicaciones prácticas para las computadoras cuánticas en problemas de tamaño finito. Ejemplos concretos demuestran qué problemas pueden abordar las computadoras cuánticas de manera más eficiente que sus contrapartes clásicas y cómo se pueden utilizar algoritmos cuánticos para estas tareas. En los últimos años, los esfuerzos de investigación colaborativos han explorado aplicaciones del mundo real para la computación cuántica, ofreciendo información sobre dominios de problemas específicos que pueden beneficiarse de esta tecnología emergente.

Los modelos de difusión de texto a imagen (T2I) se han convertido en la primera opción para la generación de imágenes debido a su escalabilidad y estabilidad de entrenamiento. Sin embargo, modelos como Stable Diffusion necesitan ayuda para crear imágenes de alta fidelidad de humanos. Los enfoques tradicionales para la generación controlada de humanos tienen limitaciones. Los investigadores propusieron el marco HyperHuman para superar estos desafíos, capturando correlaciones entre apariencia y estructura latente. Incorpora un gran conjunto de datos centrado en humanos, un modelo de difusión estructural latente y un refinador guiado por estructura, logrando un rendimiento de vanguardia en la generación de imágenes hiperrealistas de humanos.

Generar imágenes hiperrealistas de humanos a partir de condiciones del usuario, como texto y postura, es crucial para aplicaciones como animación de imágenes y pruebas virtuales. Los primeros métodos que utilizaban VAEs o GANs enfrentaban limitaciones en cuanto a estabilidad y capacidad de entrenamiento. Los modelos de difusión han revolucionado la IA generativa, pero los modelos T2I existentes tenían dificultades con la anatomía humana coherente y las posturas naturales. HyperHuman ofrece un marco que captura correlaciones entre apariencia y estructura, asegurando altas dosis de realismo y diversidad en la generación de imágenes de humanos y abordando estos desafíos.

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HyperHuman es un marco para generar imágenes hiperrealistas de humanos. Incluye un vasto conjunto de datos centrado en humanos, HumanVerse, con 340 millones de imágenes anotadas. HyperHuman incorpora un modelo de difusión estructural latente que desenfoca la profundidad y la normal de la superficie al generar imágenes RGB. Un refinador guiado por estructura mejora la calidad y el detalle de las imágenes sintetizadas. Su marco produce imágenes hiperrealistas de humanos en diversos escenarios.

Su estudio evalúa el marco HyperHuman utilizando diversas métricas, incluidas FID, KID y FID CLIP para calidad y diversidad de imágenes, similitud CLIP para alineación de texto-imagen y métricas de precisión de postura. HyperHuman destaca en calidad de imagen y precisión de postura, clasificándose en segundo lugar en puntuaciones CLIP a pesar de utilizar un modelo más pequeño. Su marco demuestra un rendimiento equilibrado en calidad de imagen, alineación de texto y escalas CFG comúnmente utilizadas.

En conclusión, el marco HyperHuman introduce un nuevo enfoque para la generación de imágenes hiperrealistas de humanos, superando desafíos en coherencia y naturalidad. Desarrolla imágenes de alta calidad, diversas y alineadas con el texto al aprovechar el conjunto de datos HumanVerse y un modelo de difusión estructural latente. El refinador guiado por estructura del marco mejora la calidad visual y la resolución. Avanza significativamente en la generación de imágenes hiperrealistas de humanos con un rendimiento y robustez superiores en comparación con modelos anteriores. Futuras investigaciones pueden explorar el uso de priors profundos como LLMs para lograr la generación de texto a postura, eliminando la necesidad de una entrada de esqueleto corporal.

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