Video-based human motion transferでは衣服のダイナミクスを時間的に一貫して処理できないため、達成可能な視覚的品質が大幅に制限されます。本研究で初めてこれらの制限に対処し、いくつかのタイプの緩い衣服に対して、自然なポーズ依存の非剛体変形を伴う、忠実度が高く、時間的に一貫した人間の動きの伝達を実行する新しいフレームワークを提示します。

SSIM, LPIPSやFIDなどの評価指標で提案法がビデオのリアリズムの点で最先端を大幅に上回っています

https://graphics.tu-bs. de/publications/kappel2020high-fidelity