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Representa los principios o hábitos en los que la mayoría de los editores están de acuerdo en teoría y observan en la práctica. Por favor, utiliza el foro de discusión para proponer cambios significativos si necesitas actualizar la página.
Aunque las leyes locales no lo exijan, Commons espera el permiso del sujeto antes de publicar una fotografía de una persona identificable tomada en un lugar privado. El consentimiento del sujeto no suele ser necesario para publicar una simple fotografía de una persona identificable tomada en un lugar público en muchos países (especialmente los de habla inglesa). Sin embargo, la palabra “publicar” no debe interpretarse como si incluyera el uso comercial, ya que en estos casos normalmente se necesita un permiso. Además, los criterios de consentimiento difieren según la región. Son muchos los factores que pueden influir en la necesidad o no de consentimiento, así como en el nivel de consentimiento requerido.
La toma, el alojamiento y el uso de fotografías en las que el sujeto es una persona viva se rigen por dos tipos de derechos de la personalidad: el derecho a la publicidad y el derecho a la intimidad. También es importante no difamar el tema.
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En una variedad de dominios, incluyendo las imágenes humanas, las redes generativas adversariales producen excelentes resultados en la síntesis de imágenes fotorrealistas. Sin embargo, suelen utilizar entradas vectoriales latentes para codificar globalmente las imágenes de salida muestreadas. Esto dificulta el seguimiento de partes individuales semánticamente importantes del dibujo, y hace imposible dibujar muestras que varían sólo en detalles menores, como el estilo de la ropa. Resolvemos estos problemas presentando un modelo generativo para fotografías de humanos vestidos que permite regular la pose, la apariencia local de las partes del cuerpo y el estilo de la ropa. Este es el primer enfoque que aborda diferentes aspectos de la generación de imágenes humanas en un único contexto, incluyendo el muestreo de la apariencia global, la transferencia de la pose, la transferencia de las partes y la ropa, y la amplificación de las partes. Nuestro modelo preserva la apariencia del cuerpo y de la ropa bajo diferentes posturas codificando vectores de apariencia latentes basados en partes en un espacio normalizado independiente de la pose y deformándolos a varias poses. Los experimentos demuestran que nuestro enfoque generativo versátil y general supera a las líneas de base de tareas específicas en términos de realismo y resolución de rendimiento para la generación de imágenes condicionadas por la pose, la transferencia de la pose y el muestreo de componentes.
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