作者：  （1） Kedan Li，伊利诺伊大学香槟分校；  （2） Min Jin Chong，伊利诺伊大学香槟分校；  （3）刘金根，京东人工智能研究院；  （4）戴维·福赛斯（David Forsyth），伊利诺伊大学香槟分校。 链接表 摘要和简介 相关工作 提出的方法 实验 结论和参考文献 5。结论 在本文中，我们提出了对虚拟试穿框架的两项一般修改：（a）使用形状嵌入仔细选择要传输的产品-模型对；（b）使用修复合并多个协调扭曲。我们的结果表明，这两项修改都显著提高了生成质量。定性示例证明了我们能够准确保留服装细节。用户研究结果表明，这导致购物者难以区分真实和合成的模型图像。 参考 Alp Guler, R.、Neverova, N.、Kokkinos, I.：Densepose：野外密集人体姿势估计。出处：IEEE 计算机视觉和模式识别会议 (CVPR)（2018 年 6 月）  Ayush, K.、Jandial, S.、Chopra, A.、Krishnamurthy, B.：通过辅助人体分割学习为虚拟试穿提供支持。摘自：IEEE 国际计算机视觉会议 (ICCV) 研讨会（2019 年 10 月）  Belongie, S.、Malik, J.、Puzicha, J.：使用形状上下文进行形状匹配和对象识别。PAMI（2002 年）  Bogo, F.、Kanazawa, A.、Lassner, C.、Gehler, P.、Romero, J. 和 Black, MJ：Keep it SMPL：从单幅图像自动估计 3D 人体姿势和形状。出处：ECCV（2016 年）  Brock, A.、Donahue, J.、Simonyan, K.：大规模 GAN 训练，实现高保真自然图像合成。arXiv preprint arXiv:1809.11096 (2018)  Chen, LC、Zhu, Y.、Papandreou, G.、Schroff, F.、Adam, H.：用于语义图像分割的带孔可分离卷积编码器-解码器。出处：ECCV（2018 年）  Chen, M.、Qin, Y.、Qi, L.、Sun, Y.：通过双重注意特征增强改进时尚地标检测。摘自：ICCV 研讨会 (2019)  Chen, W., Wang, H., Li, Y., Su, H., Wang, Z., Tu, C., Lischinski, D., Cohen-Or, D., Chen, B.：合成训练图像以增强人体 3D 姿势估计 (2015)  Chong, MJ, Forsyth, D.: 有效无偏 fid 和 inception 分数以及在哪里可以找到它们。arXiv preprint arXiv:1911.07023 (2019)  Danerek, R.、Dibra, E.、Oztireli, AC、Ziegler, R.、Gross, MH：Deepgarment：通过单幅图像估计 3D 服装形状。Comput. 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