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摘要
绘制服装效果图是服装设计过程中重要的一环，针对目前存在智能化程度不足、对用户绘画水平和想象能力要求较高等问题，提出了一种使用线稿和颜色点生成服装图像的CNN-Transformer混合网络CTH-Net。CTH-Net结合卷积神经网络(CNN)在提取局部信息和Transformer在处理长距离依赖方面的优势，将2个模型架构进行高效混合，并设计ToPatch和ToFeatureMap模块减小输入Transformer的数据量和维度以降低计算资源消耗。CTH-Net由3个阶段组成：一是草图阶段，旨在预测服装的颜色分布，获得没有渐变和阴影的水彩式图像；二是细化阶段，将水彩式图像细化为有光影效果的服装图像；三是调优阶段，组合一、二阶段的输出进一步优化生成质量。实验结果表明，仅需输入线稿和少量颜色点，CTH-Net便能生成出高质量的服装图像。与现有的方法相比，该网络生成图像的真实感和准确性均有较大优势。
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