저자:  (1) 일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스의 케단 리(Kedan Li);  (2) 일리노이대학교 어바나-샴페인캠퍼스 민진정(Min Jin Chong);  (3) JD AI 리서치의 Jingen Liu;  (4) David Forsyth, 일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스.  링크 표   초록 및 소개   관련된 일   제안된 방법   실험   결론 및 참고자료  5. 결론  본 논문에서는 가상 시착 프레임워크에 대한 두 가지 일반적인 수정 사항을 제안합니다. (a) 모양 임베딩을 사용하여 전송할 제품-모델 쌍을 신중하게 선택하고 (b) 인페인팅을 사용하여 여러 개의 조정된 워프를 결합합니다. 우리의 결과는 두 가지 수정 모두 발전 품질을 크게 향상시키는 것으로 나타났습니다. 질적 사례는 의류의 세부 사항을 정확하게 보존하는 능력을 보여줍니다. 이로 인해 쇼핑객은 사용자 연구 결과에 나타난 실제 모델 이미지와 합성 모델 이미지를 구별하기가 어려워졌습니다.  참고자료  Alp Guler, R., Neverova, N., Kokkinos, I.: Densepose: 야생에서 조밀한 인간 자세 추정. In: 컴퓨터 비전 및 패턴 인식(CVPR)에 관한 IEEE 컨퍼런스(2018년 6월)  Ayush, K., Jandial, S., Chopra, A., Krishnamurthy, B.: 보조 인간 세분화 학습을 통해 가상 체험 지원. 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