📰 一种基于图像的虚拟试穿系统中的人体布局一致性框架 - 生物通

近年来,图像虚拟试穿技术在电子商务中获得了广泛关注。它通过数字化展示衣物的穿着效果提升用户购物体验,解决了传统方法成本高和操作复杂的问题。基于2D图像的虚拟试穿方法依赖深度学习模型生成视觉效果,通常采用生成式图像翻译任务,如图像修复和循环一致性框架。这些方法在处理不同属性的衣物时存在局限,常无法保证高质量的试穿结果。

本文提出了一种新框架,称为“人体布局一致性”,旨在确保虚拟试穿效果与人体布局一致。该框架包括人体布局生成器、解析器以及试穿网络,利用生成的布局图构建监督信号,能够自由选择目标衣物,提升模型的适应能力。实验表明,该框架在VITON数据集中表现优异,提高了0.75%到10.58%的性能,进一步证实了其在跨属性翻译任务中的潜力。

总而言之,此框架不仅提升了试穿效果的质量,还减少了计算资源的消耗,展示了重要的实际应用价值。未来的研究可探讨该框架在衣物推荐和个性化设计等领域的应用,期望进一步推动数字时尚的发展与创新。

🏷️ #虚拟试穿 #图像处理 #深度学习 #电子商务 #人体布局

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