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CrowdPose
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DETRPose：实时Transformer模型用于多人姿态估计
研究人员推出DETRPose，这是一系列新颖的基于Transformer的模型，专为实时端到端多人姿态估计而设计。该方法显著增强了GroupPose解码器以实现实时推理速度。为了加速训练，DETRPose采用了一种新的去噪关键点技术和扩展的varifocal损失来提高查询质量。评估表明，DETRPose模型在准确性方面与现有领先的替代方案相当或超越它们，同时需要更少的训练周期、参数，并提供更快的推理速度。
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TrioPose框架通过扩散Transformer增强了多人图像生成
研究人员开发了TrioPose，一种用于姿态引导的文本到图像生成的新型框架，解决了复杂多人场景中的挑战。TrioPose基于SD3.5M架构，利用三流姿态感知DiT将姿态视为一种独立的模态，确保稳定性的同时强制执行几何约束。它还引入了可学习的关系偏置掩码来处理遮挡，以及姿态引导的空间损失加权策略来将监督集中在有问题的区域。实验表明，TrioPose在Human-Art、CrowdPose和OCHuman等基准测试中显著优于现有方法，在…