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一个模型搞定人物生成、编辑和姿态迁移

UPGPT 是一个基于扩散模型的通用人物图像生成框架，旨在解决人物图像生成、编辑和姿态迁移三大任务。它利用 SMPL 人体模型作为几何先验，结合 Stable Diffusion 的生成能力，实现高质量的人物图像合成。该项目通过统一的模型架构，支持从文本或姿态条件生成人物图像，对现有图像进行局部编辑（如换装、改发型），以及将源人物的姿态迁移到目标人物上。其核心优势在于将多种人物图像任务整合到一个模型中，避免了为每个任务单独训练模型的高成本，同时利用扩散模型的强大生成能力，提升图像的真实感和细节保真度。项目代码基于 Jupyter Notebook 提供，便于研究者快速理解和实验，适合计算机视觉领域的研究人员和开发者探索人物图像生成的前沿技术。