Autoren:  (1) Kedan Li, Universität von Illinois in Urbana-Champaign;  (2) Min Jin Chong, Universität von Illinois in Urbana-Champaign;  (3) Jingen Liu, JD AI Research;  (4) David Forsyth, Universität von Illinois in Urbana-Champaign.  Linktabelle   Zusammenfassung und Einleitung   Ähnliche Projekte   Vorgeschlagene Methode   Experimente   Schlussfolgerungen und Referenzen  5. Schlussfolgerungen  In diesem Artikel schlagen wir zwei allgemeine Änderungen am virtuellen Anprobe-Framework vor: (a) sorgfältige Auswahl des Produkt-Modell-Paares für die Übertragung mithilfe einer Formeinbettung und (b) Kombination mehrerer koordinierter Verzerrungen mithilfe von Inpainting. Unsere Ergebnisse zeigen, dass beide Änderungen zu einer deutlichen Verbesserung der Generierungsqualität führen. Qualitative Beispiele demonstrieren unsere Fähigkeit, Details von Kleidungsstücken genau zu erhalten. Dies führte dazu, dass Käufer Schwierigkeiten hatten, zwischen echten und synthetisierten Modellbildern zu unterscheiden, wie die Ergebnisse von Benutzerstudien zeigen.  Verweise  Alp Guler, R., Neverova, N., Kokkinos, I.: Densepose: Dichte menschliche Posenschätzung in der freien Natur. In: Die IEEE-Konferenz für Computer Vision und Mustererkennung (CVPR) (Juni 2018)  Ayush, K., Jandial, S., Chopra, A., Krishnamurthy, B.: Virtuelle Anprobe durch zusätzliches menschliches Segmentierungslernen. In: Workshops der IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) (Oktober 2019)  Belongie, S., Malik, J., Puzicha, J.: Formabgleich und Objekterkennung unter Verwendung von Formkontexten. PAMI (2002)  Bogo, F., Kanazawa, A., Lassner, C., Gehler, P., Romero, J., Black, MJ: Keep it SMPL: Automatische Schätzung der dreidimensionalen menschlichen Haltung und Form aus einem einzigen Bild. 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