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摘要
人物图像合成技术最近已成为一个研究热点，在网上购物、社交平台等有着重要的作用。针对于姿态转换任务，姿态信息的引导有局限性，视角变换时生成模型难以处理复杂的人物外观特征。为了解决以上问题，首先提出多尺度特征融合的编码解码结构生成具有目标姿态的人体解析图作为辅助信息取代简单的姿态节点，然后提出一个多任务生成网络，将预训练好的VGG网络和可训练的卷积神经网络组合在一起提高网络的特征提取能力，同时生成粗糙结果、光流和掩码，通过一个光流引导的变形模块和融合模块将多任务结果融合在一起，保留了特征级的人物轮廓信息和像素级的纹理细节信息，生成更精准的目标姿态的人物图像。在多类别大型服装数据集DeepFashion上验证了所提出算法的有效性。
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