图像生成

Exploring the Role of Synthetic Data Augmentation in Controllable Human-Centric Video Generation

探索合成数据增强在可控人类中心视频生成中的作用

Yuanchen Fei, Yude Zou, Zejian Kang, Ming Li, Jiaying Zhou, Xiangru Huang

机构 * Hunan University（湖南大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文研究合成数据对可控人类视频生成的影响，提出基于扩散的框架实现细粒度控制，并通过实验揭示合成与真实数据的互补作用，为高效选择合成样本提升视频真实感提供方法。