1、给定两帧的关节点位置信息，学习到类似光流的转换，应用到第一帧的图像上，生成下一帧？
2、身份信息并没有保留？
生成过程：通过合理地表示生成的意图控制生成过程。
条件图像生成框架：相关工作，条件一个推荐图像和指定人脸的视角，生成该视角的人脸。（图像旋转）
失败案例：（生成图片有人工痕迹，用图像梯度loss会不会好一些。很明显不再是一个id）
1、输入图像纹理过于丰富
2、姿态变化很大
可挖掘的地方：
1、pose mask 用于构建前景和背景
2、生成图像时条件图像的姿态信息没有挖掘。
3、模型没有对姿态变化显示建模，没有体现变化这个特征。
可改进的地方：
模型G1的encoder可以改进。
姿态作为条件改为3D body 作为条件。
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