面向虚拟试穿的形状引导服装变形

基于图像的虚拟试穿旨在在保持姿态一致性的同时，将店内服装无缝贴合到人物图像上。现有方法常采用薄板样条（TPS）变换或外观流来变形店内服装以对齐人物身体。尽管这些方法表现不错，但往往缺乏对细节的精确控制，导致服装与人物身体之间的形状不一致以及暴露 limb 区域的变形。为解决这些挑战，我们提出了一种 novel 的形状引导服装变形方法，用于虚拟试穿，称为 SCW-VTON，融合全局形状约束和额外 limb 纹理，以增强变形后服装和试穿结果的真实感和一致性。为集成服装变形的全局形状约束，我们设计了包含 shape 路径和 flow 路径的双路径服装变形模块。前者路径捕获与人物身体对齐的服装形状，而后者路径利用服装形状在变形前后的映射来指导外观流的估计。此外，为缓解试穿结果中 limb 区域的变形，我们集成了基于掩码图像建模的 limb 重建网络。通过运用 SCW-VTON，我们能够生成服装形状一致性更强、细节控制更精确的试穿结果。广泛的实验表明，我们的方法在定性和定量分析上均优于最新方法。代码已公开于 https://github.com/xyhanHIT/SCW-VTON。