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摘要
基于姿势的服装展示任务旨在将目标服装与目标人物进行合成的同时保留服装的特征和细节,但是出现姿势与目标服装咬合的情况,将直接影响目标服装变形和服装合成中对服装细节的渲染,会出现目标人物肢体信息丢失而影响服装展示效果。针对上述问题,为了能够更好的保留目标人物特征信息,提出基于条件生成对抗网络对目标人物和目标服装进行特征提取,预测穿衣后的语义布局信息。在此基础上实现对变形的目标服装的掩膜分割,实现更稳定的目标服装的变形。最后根据语义布局信息和更稳健的变形后的目标服装,从而产生语义对齐,在服装合成过程进行指导约束,提高服装渲染效果。相较于CP-VTON方法在姿势遮挡的情况,合成的服装展示效果,服装细节更清晰,肢体信息更完善,通过实验进行定性和定量对比,结果表明:提前预测穿衣后的语义布局信息,在姿势遮挡的情况下实现的目标服装的变形和合成效果细节更丰富和完善。
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