SizeGAN：改进服装目录中的尺码表征
计算机视觉与模式识别
2023-06-28 v2
摘要
在线服装目录在体型与服装尺码方面缺乏多样性。品牌通常仅在一到两个尺码的模特身上展示其服装，很少包含大码模特。据我们所知，本文提出了第一种用于生成目标新尺码下服装与模特图像的方法，以解决尺码代表性不足的问题。我们的主要技术贡献是一个条件生成对抗网络，其在多分辨率下学习形变场，以真实地改变模特与服装的尺码。两项用户研究的结果表明，SizeGAN 在真实感、服装保真度与尺码三个维度上均优于其他方法，而这三者对于实际应用均十分重要。
引用
@article{arxiv.2211.02892,
title = {SizeGAN: Improving Size Representation in Clothing Catalogs},
author = {Kathleen M. Lewis and John Guttag},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.02892},
year = {2023}
}