The garment transfer problem comprises two tasks: learning to separate a
person's body (pose, shape, color) from their clothing (garment type, shape,
style) and then generating new images of the wearer dressed in arbitrary
garments. We present GarmentGAN, a new algorithm that performs
本研究旨在通过限定人体的粗略轮廓并控制特定服装类型实现真实人体图像的完整生成建模。我们提出了一种端到端可训练的生成式对抗网络架构，它提供了细节控制来生成具有高逼真度的图片，同时无需成对的训练数据，不必拟合 3D 姿势到 2D 图像的困难问题。该模型允许对基于目标领域的图像或标记特定的类别样式（例如 T 恤）进行条件生成。我们对该架构和每个独立要素的贡献进行了充分的实验评估，并通过大规模知觉研究表明，我们的方法可以生成逼真的图像，并且如果面部被模糊化，参与者很难识别真实的图片和虚假的图片之间的区别。