面向精确且逼真的服装可视化：关注细节

虚拟试穿方法旨在生成身着任意服装组合的时尚模特图像。这是一项具有挑战性的任务，因为生成的图像必须看起来逼真并准确展现服装之间的交互。先前的工作生成的图像充满伪影，且未能捕捉商业应用所需的重要视觉细节。我们提出 Outfit Visualization Net (OVNet) 来捕捉这些重要细节（例如纽扣、阴影、纹理、逼真下摆以及服装间交互），并生成高质量的多服装虚拟试穿图像。OVNet 由 1) 语义布局生成器和 2) 使用多个协调变形的图像生成流水线组成。我们训练变形器利用级联损失输出多个变形，该损失细化每一次后续变形以聚焦于前一次变形中生成较差的区域，并在细节上带来一致的改进。此外，我们引入一种将服装与最合适模特进行匹配的方法，为我们及其他先前试穿方法带来显著改进。通过定量与定性分析，我们证明相较于先前工作，我们的方法为多服装搭配生成了质量显著更高的棚拍图像。由该方法驱动的交互式界面已部署于时尚电商网站，并获得了压倒性的积极反馈。