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摘要
基于图像的虚拟试衣能够将目标服装图像合成到人物图像上，这一任务近年来因其在电子商务和时装图像编辑方面的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）。TS-APD方法包括3个步骤：首先，分别对服装图像和人物图像预训练两个语义分割网络，生成更准确的服装前景分割和上衣分割；然后，利用这两个语义分割和其他解析信息训练基于解析器的“导师”网络；最后，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，采用一种两阶段可调节感知蒸馏方案训练无解析器的“学生”网络。最终经过蒸馏的“学生”网络能够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，TS-APD算法可以达到9.10的FID评分，0.015 3的L1评分和0.985 6的PCKh评分，均优于现有方法。用户研究结果也表明，与已有方法相比，所提出方法生成的图像更加逼真，所有偏好得分均达到77%以上。
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