使用场景

研究人员使用text-to-pose模型生成特定文本描述的人物姿态和图像，用于行为分析研究。

游戏开发者利用该技术生成游戏中的NPC角色姿态和图像，提高游戏的真实感。

艺术家通过该技术创作基于文本描述的艺术作品，探索新的艺术表现形式。

产品特色

文本到姿态转换：利用Transformer架构将文本描述转换为人物姿态。

姿态到图像生成：基于生成的姿态，通过扩散模型生成高质量的图像。

模型训练与优化：提供了训练代码和预训练模型，方便研究者和开发者使用。

数据集创建：提供了用于训练和测试的数据集，包括COCO-2017标注数据集。

模型比较：展示了使用不同模型生成的姿态和图像，便于比较效果。

代码和文档：提供了详细的代码和文档，方便用户理解和使用。

使用教程

1. 访问GitHub项目页面，克隆或下载代码。

2. 阅读README文件，了解项目结构和依赖。

3. 安装所需的依赖库和环境。

4. 根据文档说明，运行代码进行模型训练或测试。

5. 使用提供的接口输入文本描述，生成对应的人物姿态。

6. 利用生成的姿态，进一步生成高质量的图像。

7. 分析生成结果，根据需要调整模型参数以优化性能。