使用随机图像裁剪进行数据增强的高分辨率虚拟试穿(VITON-CROP)
计算机视觉与模式识别
2021-11-17 v1
摘要
基于图像的虚拟试穿提供了将服装物品转移到给定人物照片上的能力,通常通过将该物品扭曲至给定人体姿态并调整扭曲后的物品以适配人物来完成。然而,先前方法在真实世界合成图像(如自拍)上的结果不够真实,因其局限性导致颈部表征错误以及服装风格显著改变。为应对这些挑战,我们提出一种解决此独特问题的新方法,称为VITON-CROP。与现有最先进的虚拟试穿模型相比,VITON-CROP在与随机裁剪增强结合时能更鲁棒地合成图像。在实验中,我们从定性与定量两方面证明VITON-CROP优于VITON-HD。
引用
@article{arxiv.2111.08270,
title = {Data Augmentation using Random Image Cropping for High-resolution Virtual Try-On (VITON-CROP)},
author = {Taewon Kang and Sunghyun Park and Seunghwan Choi and Jaegul Choo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.08270},
year = {2021}
}
备注
4 pages, 3 figures