用网络塑造时尚：神经风格迁移设计服装

卷积神经网络在物体识别、物体检测、图像分割和纹理合成等一系列计算机视觉任务中取得了巨大成功。2015年，Gatys等人[7]展示了如何从一幅绘画图像中提取画家的风格，并将其应用到另一张普通照片上，从而以该画家的风格重新创作照片。该方法已成功应用于广泛的图像，并由此催生了多种应用和移动应用程序。本文将神经风格迁移算法应用于时尚领域，以合成新的定制服装。我们构建了一种方法，通过从用户衣橱中有限的一组衣物学习其时尚选择，根据用户偏好来个性化并生成新的定制服装。通过分析生成的服装图像及其与用户时尚风格的契合度来评估该方法。