Vi presenterar ett nytt och effektivt tillvägagångssätt för att skapa nya kläder på en bärare genom generativt kontradiktoriskt lärande. Med tanke på en input bild av en person och en mening som beskriver en annan outfit, vår modell "redresserar" personen som önskat, samtidigt som du håller bäraren och hennes / hans pose oförändrad. Skapa nya kläder med exakta regioner som överensstämmer med en språkbeskrivning samtidigt behålla bärarens kroppsstruktur är en ny utmanande uppgift. Befintliga generativa kontradiktoriska nätverk är inte idealiska för att säkerställa global enhetlighet i strukturen med tanke på både indatafotografering och språkbeskrivning som villkor. Vi tar itu med denna utmaning genom att bryta ner den komplexa generativa processen i två villkorliga steg. I det första steget skapar vi en rimlig semantisk segmenteringskarta som lyder bärarens ställning som ett latent rumsligt arrangemang. En effektiv rumslig begränsning är formulerad för att vägleda skapandet av denna semantiska segmenteringskarta. I det andra steget används en generativ modell med ett nyligen föreslaget kartskikt för att göra den slutliga bilden med exakta regioner och texturer konditionerade på denna karta. Vi utökade DeepFashion-datasetet [8] genom att samla in meningsbeskrivningar för 79K-bilder. Vi visar effektiviteten i vår strategi genom både kvantitativa och kvalitativa utvärderingar. En användarstudie genomförs också.
FashionGan REF lärde sig att skapa nya kläder på den ingående bilden av personen betingad av en mening som beskriver de olika kläderna.
Be Your Own Prada: Fashion Synthesis with Structural Coherence
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}