Vi presenterar en bildbaserad VIirtual Try-On Network (VITON) utan att använda 3D-information i någon form, som sömlöst överför en önskad klädesplaggsartikel till motsvarande region av en person som använder en grov-till-fin strategi. Konditionerad på en ny kläd-agnostisk men ändå beskrivande person representation, genererar vårt ramverk först en grov syntetiserad bild med målkläder objekt överlagd på samma person i samma pose. Vi förbättrar ytterligare det ursprungliga suddiga klädområdet med ett förfiningsnät. Nätverket utbildas för att lära sig hur mycket detaljer att använda från målkläder objektet, och var att ansöka till personen för att syntetisera en fotorealistisk bild där målobjektet deformeras naturligt med tydliga visuella mönster. Experiment på våra nyligen insamlade Zalando dataset visar sitt löfte i den bildbaserade virtuella försöksuppgift över toppmoderna generativa modeller. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Ett bildbaserat virtuellt try-on nätverk har föreslagits i REF där den generativa modellen överför ett önskat klädesplagg till motsvarande region av en person som använder en grov-tofine strategi.
VITON: An Image-Based Virtual Try-on Network
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}