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量子计算常被誉为能够彻底改变问题解决的潜力，尤其是当经典计算机面临重大限制时。虽然讨论大部分聚焦于渐进调整的理论优势，但识别量子计算机在有限尺寸问题上的实际应用至关重要。具体的例子可以展示量子计算机比经典对应物更高效地解决哪些问题以及如何在这些任务中使用量子算法。近年来，合作研究工作探索了量子计算在现实应用领域上的潜在应用，从而为这一新兴技术提供了深入了解。
基于扩散的文本转图像（T2I）模型因其可扩展性和训练稳定性而成为生成图像的首选。然而，像稳定的扩散这样的模型需要帮助创建高保真度的人类图像。传统的可控人类生成方法存在限制。研究人员提出的HyperHuman框架通过捕捉外观和潜在结构之间的相关性来克服这些挑战。它结合了一个大型的以人类为中心的数据集，一个潜在结构扩散模型以及一个结构引导的精细调节器，实现了超逼真的人类图像生成的最新成果。
从用户条件（如文本和姿势）生成超逼真的人类图像对于图像动画和虚拟试穿等应用至关重要。早期使用VAE或GAN的方法在训练稳定性和容量方面存在局限性。扩散模型已经彻底改变了生成AI，但现有的T2I模型在人体解剖和自然姿态上存在问题。HyperHuman介绍了一个捕捉外观-结构相关性的框架，确保人类图像生成过程中的高逼真度和多样性，并解决了这些挑战。
HyperHuman是一个用于生成超逼真人类图像的框架。它包括一个包含3.4亿个标注图像的广泛的以人类为中心的数据集HumanVerse。HyperHuman框架结合了一个去噪深度和表面法线的潜在结构扩散模型，同时生成RGB图像。一个结构引导的精细调节器增强了合成图像的质量和细节。他们的框架可以在各种场景下生成超逼真的人类图像。
他们的研究使用了各种指标评估HyperHuman框架，包括图像质量和多样性的FID、KID和FID CLIP，文本-图像对齐的CLIP相似性以及姿势准确度指标。尽管使用的模型较小，HyperHuman在图像质量和姿势准确度方面表现出色，在CLIP得分中排名第二。他们的框架在图像质量、文本对齐和常用的CFG尺度上展现了平衡的性能。
总之，HyperHuman框架引入了一种新的生成超逼真人类图像的方法，克服了连续性和自然性方面的挑战。它利用HumanVerse数据集和潜在结构扩散模型生成高质量、多样化和与文本对齐的图像。该框架的结构引导的精细调节器提高了视觉质量和分辨率。与以前的模型相比，它在超逼真人类图像生成方面具有卓越的性能和鲁棒性。未来的研究可以探索使用像LLMs这样的深度先验来实现文本到姿势的生成，从而消除对身体骨骼输入的需要。