Es conocido que los métodos actuales de transferencia de postura corporal fallan al abordar los problemas de distorsión de las imágenes debido a un procesamiento inadecuado de las características en la etapa de codificación, por lo que esta investigación propone un método de transferencia de postura corporal de múltiple resolución basado en la Red de Transferencia de Atención a la Postura (PATN) y el mecanismo de autoatención. En primer lugar, se diseña un módulo de atención guiada por la postura, que refuerza los pesos de los canales de características de las áreas corporales clave a través de un mecanismo de atención de múltiples cabezas y reduce el impacto de las características no relevantes del fondo, explorando de forma adaptativa la correlación entre las características de dos ramas; en segundo lugar, en la etapa de decodificación, se agrega un módulo de atención de múltiples escalas para fortalecer la expresión de la información de la postura a diferentes escalas y mejorar de manera efectiva la fidelidad de los detalles locales y la textura global; finalmente, se introduce la pérdida de píxeles triple para restringir las imágenes generadas, mejorando la coherencia de las características y la estructura de la imagen. Esto se traduce en una mejora significativa de la calidad visual y textural, así como un potencial importante en la tarea aguas abajo de reconocimiento de personas.

Procesamiento de imágenes; transferencia de postura; CGAN; mecanismo de autoatención; multi-resolución