VITON-GAN：以对抗损失训练的虚拟试穿图像生成器
计算机视觉与模式识别
2019-11-20 v1
摘要
从在售服装图像与模特人物快照生成虚拟试穿图像是一项具有挑战性的任务，因为人体与衣物在形状上具有高度灵活性。本文中，我们开发了虚拟试穿生成对抗网络（VITON-GAN），利用在售服装图像与模特人物图像生成虚拟试穿图像。该方法通过在训练流程中加入对抗机制，在模特人物图像存在遮挡时（例如手臂交叉于衣物前方）提升生成图像的质量。
引用
@article{arxiv.1911.07926,
title = {VITON-GAN: Virtual Try-on Image Generator Trained with Adversarial Loss},
author = {Shion Honda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.07926},
year = {2019}
}
备注
2 pages, 4 figures. Accepted to Eurographics 2019 (Posters)