李健，樊妍，何斌

（1.陕西科技大学 电子信息与人工智能学院，陕西 西安 710021；2.同济大学 电子与信息工程学院，上海 201804）

0 引言

近年来，随着深度学习在服装时尚领域的深入，基于二维图像的服装展示技术的研究在纺织服装的设计、生产、商贸等领域都有着广泛的应用前景。尽管在线购物给人们提供了便利，但消费者仍担心在在线购买服装时，商品穿在他们身上看起来如何。因此对于基于姿势的服装展示工作来说，合理且准确的目标服装变形和服装合成是服装展示发挥其作用的必要前提。

1 相关工作

基于姿势的服装展示任务将目标服装转移到目标人物身上，引起了越来越多的研究关注。由此出现了基于二维的服装展示相关的研究与应用。现今主流工作之一主要集中在VITON[1]，CP-VTON[2]等基于姿势的虚拟试衣方法使用粗略的人体形状和姿势图作为输入来生成穿着衣服的人。VITON是一种基于图像的虚拟试穿方法，仅使用2D信息。使用最新的人体姿势检测器[3]和人体分析器[4]，此方法可以获得良好的人体质量分割和关键点。其中利用基于薄板样条（TPS）的变形方法，首先变形目标服装，然后使用合成蒙版将纹理映射到经过优化的服装展示结果中。形状上下文是通过手工进行提取特征，两个形状的匹配是耗时的，这不利于实现用户所需的实时性，并且生成的服装细节不够完善。CP-VTON采用了类似于VITON的结构，是在其工作上进行改进，使用空间变换网络中的卷积几何匹配器来学习目标人物服装的特征和合成目标服装特征之间的薄板样条（TPS）变换，服装细节相较于之前有所提升。……