张淑芳，王沁宇

基于生成对抗网络的虚拟试穿方法

张淑芳，王沁宇

(天津大学电气自动化与信息工程学院，天津，300072)

为了解决传统虚拟试穿方法存在的手臂遮挡与细节模糊问题，提升重建图像的视觉质量，提出一种基于生成对抗网络的虚拟试穿方法．通过纹理提取模块和残差样式编码模块提取服装细节信息，并结合人体表征输入与人物姿势来重建试穿图像，解决了手臂遮挡问题，实现了对扭曲失误服装的修复还原，且重建图像服装边缘清晰．定性分析表明，改进虚拟试穿方法得到的重建图像能清楚地展示试穿人物的手臂部分与服装纹理细节，具有很好的视觉逼真度和视觉质量．定量分析表明，该方法结构相似性指标提升了8.56%，与原始参考的像素结构更相似；感知相似性指标减少了5.24%，与原始参考的卷积特征更相似；Inception 分数提升了0.95%，具有更高的清晰度和更好的多样性．

图像重建技术；虚拟试衣；图像分析；生成对抗网络

近年来，人们对时尚产品的网上购物需求日益增长．与传统购物相比，网络服装购物具有巨大的商业优势，创造一个接近现实的购物环境成为必然趋势.因此，虚拟试穿技术的研究具有重大的商业意义. Magic Mirror、Metail和TriMirror等[1]公司开发了各种虚拟试衣间(试衣镜)．然而，这些虚拟试衣系统的关键技术需要收集大量的3D注释数据，但其存在使用繁琐、硬件复杂、成本高昂等问题，3D建模的虚拟试衣系统未能大规模普及．2018年Han等[2]提出了……