目前，学者们对人物图像生成技术的研究主要集中在对人物姿势的编辑方面，忽略了身体的外观特征，导致所生成人物图像的质量不够理想。鉴于此，提出一种融合CoT Block的人物图像生成方法，即在已有PG2模型的基础上，将改进后的CoT Block引入到生成对抗网络中，通过对上下文语义信息的挖掘以及结合自注意力学习机制，更好地捕获人体姿态特征；然后利用PGGAN中的鉴别器进一步增强对图像真伪的鉴别能力。实验结果表明，改进后的算法有效提高了人物图像的生成质量。
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