Autores:  (1) Kedan Li, Universidade de Illinois em Urbana-Champaign;  (2) Min Jin Chong, Universidade de Illinois em Urbana-Champaign;  (3) Jingen Liu, JD AI Research;  (4) David Forsyth, Universidade de Illinois em Urbana-Champaign.  Tabela de links   Resumo e introdução   Trabalho relatado   Método proposto   Experimentos   Conclusões e Referências  5. Conclusões  Neste artigo, propomos duas modificações gerais na estrutura de teste virtual: (a) escolher cuidadosamente o par produto-modelo para transferência usando uma incorporação de forma e (b) combinar múltiplas deformações coordenadas usando pintura interna. Nossos resultados mostram que ambas as modificações levam a uma melhoria significativa na qualidade da geração. Exemplos qualitativos demonstram a nossa capacidade de preservar com precisão os detalhes das peças de vestuário. Isso levou a dificuldades para os compradores distinguirem entre imagens de modelos reais e sintetizadas, mostradas pelos resultados de estudos de usuários.  Referências  Alp Guler, R., Neverova, N., Kokkinos, I.: Densepose: estimativa densa da pose humana na natureza. In: Conferência IEEE sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR) (junho de 2018)  Ayush, K., Jandial, S., Chopra, A., Krishnamurthy, B .: Potencializando o teste virtual por meio do aprendizado auxiliar de segmentação humana. In: Workshops da Conferência Internacional IEEE sobre Visão Computacional (ICCV) (outubro de 2019)  Belongie, S., Malik, J., Puzicha, J.: Correspondência de formas e reconhecimento de objetos usando contextos de formas. PAMI (2002)  Bogo, F., Kanazawa, A., Lassner, C., Gehler, P., Romero, J., Black, MJ: Keep it SMPL: Estimativa automática da pose e forma humana 3D a partir de uma única imagem. 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