Jan, 2020

SieveNet: 基于图像的虚拟试穿的统一框架

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TL;DR本文提出了一种名为 SieveNet 的框架，用于增强虚拟试衣的质量，使用多级精细变形网络和基于感知几何匹配的损失函数来变换衣服；引入分割掩模先验来提高纹理转移网络；引入多对三元组损失来训练纹理转移网络，从而产生高质量的虚拟试衣结果。
image-based virtual try-ontexture transferwarping networkperceptual geometric matching lossdueling triplet loss
发现论文，激发创造
  • M2E-Try On Net: 从模特到每个人的时尚

    我们提出了一种新的虚拟试穿网络 M2E-Try On Net，它可以将衣服从模特图像转移到人物图像，而不需要任何干净的产品图像。我们的网络包括姿势对齐网络（PAN）、纹理细化网络（TRN）和适配网络（FTN），可以生成逼真的试穿模型衣服的人物图像。

    Nov, 2018

  • 注重细节的精准和逼真服装可视化

    本文提出 Outfit Visualization Net (OVNet) 方法以及其在多服装虚拟试穿成像方面的应用，该方法利用多项同步变形技术，通过语义布局生成器和逐层细化升级的图像生成管道生成高保真的多衣物虚拟试穿图片，并通过定制配件与人体协同识别的方法，能够将最适宜的配搭与体型匹配的用户展示在电子商务网站上，取得了极高的用户满意度。

    Jun, 2021

  • 基于图像的虚拟试穿网络的特征保留模型

    本文提出了一种基于图像的虚拟试衣系统，使用全新的几何匹配模块进行形变和修补，在保留衣物特征的同时，同时处理衣物和图像之间的边界问题和计算拟合度，实现了真实感和模拟性能的完美融合。

    Jul, 2018

  • 利用 3D 模拟数据集进行面料 - 人体 - 属性引导虚拟试穿的网络设计

    本研究提出了一种名为 ClothFit 的虚拟试衣方法，通过考虑衣服的实际尺寸和人体属性，能够在目标身体上预测衣服的覆盖形状，该方法结合了 U-Net 网络结构和 Auto-encoder 技术，相比现有技术实现更加真实、高效的虚拟试衣效果。

    Jun, 2023

  • 基于语义引导优化的无模板试穿图像合成

    本文提出了一种无模板虚拟试穿的图像合成网络，可以合成更适合身体的试穿服装图像，并通过实验证明了该方法在复杂情况下的优越性。

    Feb, 2021

  • 一种时间高效和身份一致的虚拟试穿方法：基于改进扩散模型的变体

    本研究讨论了当代电子商务和前景元宇宙中虚拟试穿的关键问题，强调在各种场景中保留目标人物和衣物的复杂纹理细节和独特特征所面临的挑战，并探索了现有方法的局限性和未解决的问题，随后提出了一种基于扩散的新颖解决方案，该解决方案在虚拟试穿过程中解决了服装纹理保留和用户身份保留的问题。该网络显示出令人印象深刻的结果，在推理过程中的速度超过最先进技术近 20 倍，并在定性评估中具有更高的保真度。在 VITON-HD 和 Dresscode 数据集上的定量评估证实了与最近的 SOTA 方法相当的性能。

    Mar, 2024

  • 基于图像的虚拟试穿研究

    通过对管道架构、人物表示、关键模块和语义标准的综合分析，本文提供了最新技术和方法论在基于图像的人物试穿领域的全面调研，评估了不同方法，并展示了大规模模型在图像试穿任务上的未来潜力，并揭示了未解决的问题和未来研究方向。

    Nov, 2023

  • 全卷积图神经网络用于参数虚拟试穿

    提出了一种基于全卷积图神经网络的学习方法，用于虚拟试穿应用。该方法可以适用于许多服装类型，并使用几何深度学习方法对 3D 服装进行拟合。通过对目标物体形状和材料进行建模，我们的模型学习了更精细的细节，提高了试穿模型的性能。

    Sep, 2020

  • 处理失配和遮挡条件的高分辨率虚拟试穿

    提出了一种新的虚拟试穿条件生成器，其中包括信息交换的特征融合块，它不会产生任何对齐或像素挤压伪影，同时介绍了鉴别器拒绝过滤器以滤除不正确的语义分割图预测。

    Jun, 2022

  • 虚拟试穿的单阶段变形布料学习和语义 - 上下文关注特征融合

    图像虚拟试穿是将店内服装与穿着衣物的人物图像相配。本文提出了一个新颖的单阶段框架，通过隐性学习实现衣物变形和人物生成，采用语义上下文融合注意力模块进行衣物 - 人物特征融合，从而实现高效且逼真的衣物变形和体型合成。通过引入轻量级线性注意力框架，处理以往方法中存在的对齐问题和伪影。为了同时学习变形后的服装和试穿结果，引入了一个变形服装学习模块。我们的方法在 VITON 数据集上进行评估，在定性和定量指标上展示了其卓越的性能。

    Oct, 2023