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摘要
基于图像的虚拟试衣能将目标服装图像合成到人物图像上，此任务近年来因其在电子商务和时装图像编辑上广泛应用而备受关注。针对该任务的特点和已有方法的缺陷，提出一种两阶段可调节感知蒸馏方法(TS-APD)。该方法包括3个步骤：(1)分别对服装图像和人物图像预训练2个语义分割网络，生成更准确的服装前景分割和上衣分割；(2)利用这2个语义分割和其他解析信息训练基于解析器的“导师”网络；(3)以“导师”网络生成的假图像作为输入，以原始真实人物图像作为监督，采用一种TS-APD方案训练无解析器的“学生”网络。最终经过蒸馏的“学生”网络能在不需要人体解析的情况下，生成高质量的试衣图像。在VITON数据集上的实验结果表明，该算法在FID、L1和PCKh的评分分别可达9.10,0.015 3,0.985 6，均优于现有方法。用户研究结果也表明，与已有方法相比，所提方法生成的图像更加逼真，所有偏好得分均达77%以上。
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