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基于形状约束的模特衣物生成研究

基于形状约束的模特衣物生成研究

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作者：林俊宇山东大学

学位级别：硕士

近些年来,随着网络技术的飞速发展,诸如淘宝和京东等的电子商务平台逐渐兴起,其中服装领域尤为繁荣,其交易额逐年大幅提升,这显示了人们越来越倾向于在线购买自己的服装。然而电子商务平台里服装产品的数量繁多和种类繁杂,使得人们很容... 详细信息

近些年来,随着网络技术的飞速发展,诸如淘宝和京东等的电子商务平台逐渐兴起,其中服装领域尤为繁荣,其交易额逐年大幅提升,这显示了人们越来越倾向于在线购买自己的服装。然而电子商务平台里服装产品的数量繁多和种类繁杂,使得人们很容易迷失在“商品海洋”中,无法挑选出自己心仪的服装商品。为了解决这一问题,研究者们在时尚领域开展了许多诸如服装搭配等的研究工作,其中,针对模特衣物生成的研究吸引了越来越多研究者的注意。针对模特衣物生成的研究主要聚焦于如何从模特图像中生成具有良好形状和纹理细节的模特所穿衣物图像,同时可以作为时尚领域中诸如跨域衣物图像检索和服装搭配等下游应用的辅助,具有较高的商业价值。模特衣物生成任务实质上就是域转换任务（模特域到衣物域）,然而该任务和传统域转换任务相比,具有更大的域鸿沟,该鸿沟不仅在纹理层面上,同时也在形状层面上,即域转换模型需要学习到不仅是纹理层面上的映射关联,还有形状层面上的映射关联,该种映射关联更加难以学习,故模特衣物生成任务面临着更艰巨的挑战。为了克服上述挑战,我们设计了基于形状约束的双阶段衣物生成框架,该框架受到了绘画这一技艺的启发,被命名为PaintNet,由两个连贯的部分所组成:形状预测器和纹理渲染器。其中,形状预测器被设计成基于表示学习和最近邻策略的预测模块,用来预测将要生成衣物的中间形状约束;同时,纹理渲染器以条件型生成式对抗网络架构为核心框架,它接收形状预测器给出的形状约束,并可以利用该形状约束和经过人体解析后的分割纹理去生成最终的目标衣物图像,从而实现模特域到衣物域的转换。我们以Lookbook模特衣物数据集为基础进行了大量的质化与量化实验来证明PaintNet框架在模特衣物生成任务中的性能优越性。实验结果显示,PaintNet实现了最优的生成性能表现。同时探索了该框架在跨域衣物检索任务的潜力,其实验结果表明,PaintNet能够实现高于传统检索方法5.34%的精准度性能提升。

关键词：衣物生成生成式对抗网络域转换跨域衣物检索

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