Autores:  (1) Kedan Li, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign;  (2) Min Jin Chong, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign;  (3) Jingen Liu, JD Investigación de IA;  (4) David Forsyth, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign.  Tabla de enlaces   Resumen e introducción   Trabajo relacionado   Método propuesto   experimentos   Conclusiones y referencias  5. Conclusiones  En este artículo, proponemos dos modificaciones generales al marco de prueba virtual: (a) elegir cuidadosamente el par producto-modelo para la transferencia usando una incrustación de forma y (b) combinar múltiples deformaciones coordinadas usando pintura interna. Nuestros resultados muestran que ambas modificaciones conducen a una mejora significativa en la calidad de la generación. Los ejemplos cualitativos demuestran nuestra capacidad para preservar con precisión los detalles de las prendas. Esto genera dificultades para que los compradores distingan entre imágenes de modelos reales y sintetizadas, como lo muestran los resultados de los estudios de usuarios.  Referencias  Alp Guler, R., Neverova, N., Kokkinos, I.: Densepose: Estimación de la pose humana densa en la naturaleza. En: Conferencia IEEE sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones (CVPR) (junio de 2018)  Ayush, K., Jandial, S., Chopra, A., Krishnamurthy, B.: Impulsando la prueba virtual mediante el aprendizaje auxiliar de segmentación humana. En: Talleres de la Conferencia Internacional IEEE sobre Visión por Computadora (ICCV) (octubre de 2019)  Belongie, S., Malik, J., Puzicha, J.: Coincidencia de formas y reconocimiento de objetos utilizando contextos de formas. PAMI (2002)  Bogo, F., Kanazawa, A., Lassner, C., Gehler, P., Romero, J., Black, MJ: Keep it SMPL: Estimación automática de la pose y forma humana en 3D a partir de una sola imagen. 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