XingGAN

上传人物照片和姿态,一键生成该人物摆出目标姿势的逼真图像

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 36 🐛 待处理 3 👀 关注 11
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 225
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。

项目预览

XingGAN 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队Ha0Tang
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型appearance-features,crossing,deepfashion,eccv-2020,eccv2020,feature-fusion,generation,image-generation,non-local,pytorch,selectiongan,shape-features
GitHub 星标★ 225
上线时间2020-05-07 00:00:00
代码更新2023-02-17
仓库体积1.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

XingGAN是ECCV 2020收录的基于PyTorch的人体图像生成模型,核心任务是给定一个人的源图像和目标姿态,生成该人物在目标姿态下的逼真图像。它通过两个跨模态特征融合模块,分别建模人的外观特征(如衣服、体型)与姿态特征(骨架关键点)之间的交互关系,并引入非局部注意力机制捕捉长距离空间依赖,从而提升生成图像的质量和姿态一致性。项目解决了传统方法中外观与姿态信息融合不充分、生成图像细节模糊或姿态扭曲的问题,在DeepFashion等数据集上验证了效果。代码基于PyTorch实现,提供了训练和测试脚本,适合研究者复现和二次开发。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 225

核心亮点

  • 提出跨模态特征融合模块,显式建模外观与姿态的交互,生成结果姿态更准确
  • 引入非局部注意力,能捕捉全局空间依赖,改善复杂姿态下的细节生成
  • ECCV 2020论文官方代码,结构清晰,基于PyTorch,易于复现和扩展

不足之处

  • 训练和推理需要较大显存,对硬件要求较高
  • 文档/社区待观察,缺少详细的预训练模型和快速上手教程

适用场景

  • 学术研究:作为人体图像生成方向的基线模型进行对比实验
  • 虚拟试衣:根据用户照片和不同姿势生成试穿效果
  • 数据增强:为行人重识别等任务生成多姿态训练样本

替代项目

Pose Transfer GAN、VUNet、DSC

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