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メニューを開く![](https://rts-pctr.c.yimg.jp/BgIFgYJGVIVv8u0nVJvw8B2FauAYMF4jOP5zFJAV4i5e72TLbER0xQeK1l8ZZ0OL_o3ma_ARc1NcxF4X9VOBMCCjN3ell2CH6K3GRvWSnW51gSo0jRyk28IFPnfSwmS0BvSyGQ6dkzNWee72lV0JbhAolFNOL5_UPIDwfw6mId8EjEJOdU4W1dYgjv0snxkj9W9dc1d8T_k-ZrnpVLRqQTQgQCmERHyBkfl2JMSEEMc=)
なるほどなるほど ……生成クオリティが下がりがち? himawariMixXLv6 step25でこれかぁ……。 破綻率高い。10枚出してまとも寄りなのはこれだけ。 椅子に座って欲しいのですがw プロンプトとの矛盾が生じた時も破綻しがち うーむ。万能ではない、か…… #openpose pic.twitter.com/UuSy62tOnE
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#OpenPose #骨格検知 は特徴量同士の連関性の推定と関節点らしき位置の推定とを行い、推定により得られた関節点同士の連関性を導いて骨格情報を生成する。 連関性の推定は、撮影画像中の特徴量同士の連関性を示す情報(Part Affinity Field)を対象とした推論演算でありCNNにより実行可能。 pic.twitter.com/wvz52EypNB