级联跨域特征融合的虚拟试衣

基于图像合成蒙版策略的虚拟试衣技术在扭曲服装和人体融合时能较好地保留服装细节。然而由于在试衣过程中人体和服装的位置和结构难以对齐,试衣结果容易产生严重的遮挡,影响视觉效果。为解决试衣过程中的遮挡问题,提出了一种基于U-Net的生成器。该生成器在U-Net解码器上添加级联的空间和通道注意力模块,从而实现了着装人体的局部特征和扭曲服装的和全局特征的跨域融合。形式上,首先采用卷积网络预测薄板样条插值（TPS）变换的方法将服装根据目标人体姿态进行扭曲;然后,将着装人体解析信息和扭曲服装输入到提出的生成器中,并获取对应服装区域的掩码图像以渲染中间结果;最后,采用掩码合成的策略来通过掩码处理将扭曲服装与中间结果合成得到最终的试衣结果。实验结果表明,所提方法不仅可以减少遮挡,而且增强了图像细节,相较于CP-VTON方法,产生的图像的平均峰值信噪比（PSNR）提高了10.47%,平均FID减小了47.28%,平均结构相似性（SSIM）提高了4.16%。     

级联跨域特征融合的虚拟试衣

基于图像合成蒙版策略的虚拟试衣技术在扭曲服装和人体融合时能较好地保留服装细节。然而由于在试衣过程中人体和服装的位置和结构难以对齐,试衣结果容易产生严重的遮挡,影响视觉效果。为解决试衣过程中的遮挡问题,提出了一种基于U-Net的生成器。该生成器在U-Net解码器上添加级联的空间和通道注意力模块,从而实现了着装人体的局部特征和扭曲服装的和全局特征的跨域融合。形式上,首先采用卷积网络预测薄板样条插值（TPS）变换的方法将服装根据目标人体姿态进行扭曲;然后,将着装人体解析信息和扭曲服装输入到提出的生成器中,并获取对应服装区域的掩码图像以渲染中间结果;最后,采用掩码合成的策略来通过掩码处理将扭曲服装与中间结果合成得到最终的试衣结果。实验结果表明,所提方法不仅可以减少遮挡,而且增强了图像细节,相较于CP-VTON方法,产生的图像的平均峰值信噪比（PSNR）提高了10.47%,平均FID减小了47.28%,平均结构相似性（SSIM）提高了4.16%。     

面向学位服照片生成的虚拟试衣方法

为了解决现有虚拟试衣方法不能适用于学位服的问题,提出一种面向学位服照片生成的虚拟试衣方法。该方法首先对由服装变形模块和虚拟试穿模块构成的基于图像的虚拟试衣网络进行训练,将人像与学位服图像通过训练后的网络生成试衣结果。随后,将生成的学位服试衣结果通过背景融合模块与特定背景进行合成。实验过程中,本文构建了一个新的学位服与长裙的数据集。从实验结果来看,本文提出的算法能够在很大程度上减少原人像中衣服对学位服试穿的影响,能够较好地完成学位服的试穿工作并生成较为理想的试穿结果。     

智能三维虚拟试衣模特仿真系统设计*

针对服装物理仿真通常计算量庞大、在低端硬件平台或交互式环境进行高质量模拟的挑战,将人工生命思想引入服装纹理生成,基于混合虚拟现实技术研究开发了智能三维虚拟试衣模特仿真系统。通过在三维空间中构建与真实人体类似的三维虚拟模特作为消费者的试穿替身,同时设计实现了场景屏风功能,这样不但便于根据着装场合自由切换服装纹理,而且可以让消费者通过这一虚拟平台更为直观、自由地观察着装效果为了使三维试衣系统更为智能化,还建立了服装搭配合适度智能评价系统。     

个性化三维虚拟试衣系统研究

为满足用户对虚拟试衣的个性化需求和提高虚拟试衣体验，提出一种包括自动化蒙皮、基于单张图片人脸三维自动重建、人体参数化变形以及服装模型穿透处理等模块的个性化虚拟试衣系统。设计了自动化蒙皮算法，解决已有虚拟试衣服装模型制作成本高的问题；通过基于单张图片的三维人脸自动重建和人体参数化变形，满足消费者个性化需求;运用基于自动透明贴图计算的服装穿透处理方法，改进系统试衣效果。实验表明，所提出的系统能够以较低的构建与运行成本实现较好的试衣效果，提供良好的个性化虚拟试衣体验。     

改进的CAGAN在虚拟试衣中的应用

针对CAGAN（Conditional Analogy GAN）换衣后效果模糊，在目标衣服与原始衣服长短不一致时效果一般，相对目标衣服保留过少的细节等问题做了相关研究并对CAGAN进行了改进，提出了新的虚拟试衣方式。经过改进的CAGAN生成一个粗糙的结果，由该结果得到目标衣服穿在模特身上改变形状后的mask，接下来利用mask对目标衣服进行变形，综合变形的衣服和第一步的结果便得到最终的试衣图像。实验结果表明，该方法解决了前面存在的问题，而且取得了非常好的效果。     

基于空间变换的属性可编辑的人体图像合成

针对现有姿态引导的人体图像合成方法无法灵活地编辑人体外观属性的问题,通过对输入的人体图像进行语义分割得到不同部位的外观属性,替换这些属性即可达到同时编辑人体姿态与外观属性的目的.针对纯卷积结构的生成对抗网络无法很好地生成衣服上的图案的问题,提出了新的空间变换算法对多个源属性的特征图进行空间变换,使衣服上的图案得到了保留...     

基于Flash的三维在线试衣系统

随着网络技术的高速发展，网上在线试衣正成为人们服装消费的新方式。目前网上在线试衣是以二维为主，缺乏全方位展示，还有一些基于建模渲染的三维展示系统，但由于制作复杂，成本高以及色彩还原差等问题，其实用性不高。为此，提出基于Flash的三维在线试衣系统，使用照片为素材制作衣服的三维展示，此系统具有很高的实用价值。     

基于图像处理的2D虚拟试衣技术研究

为了满足人们的消费需求,顺应互联网时代的发展趋势,本文采用Canny边缘检测算法提取2D人体图像的体型轮廓和服装图像的轮廓,运用灰度值筛选需要的数值,得到人体图像和衣服图像的轮廓,使用图像增强和像素点转换实现虚拟试衣。该方法具有较高的贴合度和较真实的视觉效果,可以作为在线上购买服装的辅助决策工具,能够使消费者在线上购物过程中获得较真实的试衣感受,而且可以节约购物时间,优化购物体验,丰富人们的日常生活,改变人们的消费心理,形成互联网时代的生活方式和生活状态。     

一种基于GRA的虚拟模特生成算法研究

该文首先提出,在CPC环境下的服装个性化定制系统必须解决远程顾客试衣的问题,现有的设备和技术手段还不能完全实现基于网络的远程真人试衣.顾客在个性化定制系统中的试衣目的在于对服装是否符合自己体形的整体感受.该文作者提出由虚拟模特代替顾客试衣,只要虚拟模特的各个部位尺寸比例与顾客的身体尺寸比例足够的接近,就可以足够精确地模拟顾客体形试衣,并且通过采用一种近似匹配的虚拟模特生成思路,给出了一种基于GRA的算法,可以降低运算量.通过实例验证,取得较好的结果.     

基于Unity3D的计算机虚拟试衣测量系统设计与实现

在Unity3D引擎环境下,针对虚拟试衣系统中由建模法生成的人体模型难以实现大量个性化定制的问题,提出了一种使用BlendShape算法调整人体各局部特征尺寸,并通过人体特征轮廓曲线约束调整过程的解决方案。该方案由一个基础人体模型向一组极限模型进行过渡变形得到大量个性化人体。为了实现动态试衣,研究了服装基于弹簧-质点模型的布料仿真与碰撞处理过程,由Verlet积分求解的特殊性,通过一组球形碰撞器实现了不同体型的人体模型试穿相同的服装,其结果相较于静态着装避免了穿透现象并提升了真实感。     

改进残差密集生成对抗网络的红外与可见光图像融合

基于深度学习的红外与可见光图像融合算法通常无法感知源图像显著性区域,导致融合结果没有突出红外与可见光图像各自的典型特征,无法达到理想的融合效果.针对上述问题,设计一种适用于红外与可见光图像融合任务的改进残差密集生成对抗网络结构.首先,使用改进残差密集模块作为基础网络分别构建生成器与判别器,并引入基于注意力机制的挤压激励网络来捕获通道维度下的显著特征,充分保留红外图像的热辐射信息和可见光图像的纹理细节信息;其次,使用相对平均判别器,分别衡量融合图像与红外图像、可见光图像之间的相对差异,并根据差异指导生成器保留缺少的源图像信息;最后,在TNO等多个图像融合数据集上进行实验,结果表明所提方法能够生成目标清晰、细节丰富的融合图像,相比基于残差网络的融合方法,边缘强度和平均梯度分别提升了64.56%和64.94%.     

引入差分约束和对抗训练策略的虚拟试衣方法

为了解决CP-VTON在试衣中存在的服装形变过度和纹理缺失的问题,使用了基于椭圆模型的肤色检测算法修正人体解析区域中的错误划分,提出根据实际网格定义的差分约束项约束回归网络学习并预测的薄板样条变换参数,以产生符合目标人物身型的形变服装;使用类U-Net的网络结构作为生成器,改进的卷积神经网络作为判别器,引入生成对抗训练策略对形变服装和目标人物进行融合。最后,重识别得到手臂公共区域的蒙版,利用泊松融合修补手部特征信息,提高手部清晰度。在VITON的数据集上进行实验,结果表明该方法解决了原来存在的问题,取得了较好的虚拟试衣效果。     

后门儿

能改变服装颜色的试衣镜 优衣库在美国首次采用了这种新款试衣镜．看上去和普通的试衣镜似乎没什么区别．但是当你试衣的时候．简单地按动按钮就可以把你身上正在试的衣服的颜色变换成其他店里正在销售的颜色．而且是只变化这件衣服的颜色而不影响其他部分。     

级联离散小波多频带分解注意力图像去噪方法

针对图像去噪网络中下采样导致高频信息损失和细节保留能力差的问题,设计了一种级联离散小波多频带分解注意力图像去噪网络。其中多尺度级联离散小波变换结构将原始图像分解为多个尺度下的高低频子带来代替传统下采样,能减少高频信息损失。多频带特征增强模块使用不同尺度的卷积核并行处理高低频特征,在子网络每一级下重复使用两次,可增强全局和局部的关键特征信息。多频带分解注意力模块通过注意力评估纹理细节成分的重要性并加权不同频带的细节特征,有助于多频带特征增强模块更好地区分噪声和边缘细节。多频带选择特征融合模块融合多尺度多频带特征增强选择性特征,提高模型对于不同尺度噪声的去除能力。在SIDD和DND数据集上,所提方法的PSNR/SSIM指标分别达到了39.35 dB/0.918、39.72 dB/0.955。实验结果表明,所提方法的性能优于主流去噪方法,同时具有更清晰的纹理细节和边缘等视觉效果。     

网上3D试衣系统技术研究

虚拟试衣系统是一种应用于服装电子商务的实时交互平台。为了满足虚拟试衣系统真实性、实时性、方便性等设计要求,该文采用服装操控技术为虚拟服装建立三维模型,并把其中的交互建模标记绑定到服装模型上,以此取代手工指定的标记,从而把原来需要人机交互的三维服装建模过程转化成一个后台计算过程。保留服装操控技术中的表面拖曳交互机制,作为用户对建模完成之后的虚拟服装的微调手段,并把原来需要人机交互指定的拖曳不动点信息固化到服装模型数据文件,以此提高虚拟试衣间实际应用中的方便性。在网上3D试衣系统的设计中,提出了布片无缝拼接算法以及二面角调整算法,并在实验中取得了较好的效果。     

基于感知生成对抗网络的图像压缩感知重建

现有的深度压缩感知重建算法在低采样率下，由于使用像素损失指导优化的网络会使得重建的图像无法有效地提取出原始图像的纹理细节，导致重建图像视觉观感较差。针对上述问题，提出了基于感知生成对抗网络的图像压缩感知重建算法，用感知损失代替像素损失，使得重建图像细节和纹理特征保留。通过对比实验表明，提出的基于感知生成对抗网络的图像压缩感知重建算法在低采样率下重建出的图像具有更强的视觉效果和真实性。     

基于AR的漆器表面构造细节虚拟重建仿真

漆器的数字化保护仍然处于实践探索阶段,呈现形式较为单一,无法实现表面纹理的深入刻画与展示,导致细节重建效果较差.为解决上述问题,提出基于AR的漆器表面构造细节虚拟重建仿真.将AR系统组成结构分为真实场景获取、虚拟对象数据库等部分,定义其具有虚实融合、实时交互与三维注册三方面特征;设计采集装置,综合考虑光照条件、拍照方向等注意事项,准确分配表面采集点,控制采集误差;利用直方图变换方法增强图像对比度,同时通过空域处理增强高频成分,去除模糊现象;建立图像点到文物模型表面对应关系,计算转换矩阵,通过三角网格映射得出面片间纹理,调节映射参数,提高片面间纹理连续性,达到细节重建效果.仿真结果表明,所提方法重建后的漆器表面图像纹理清晰、能够保留更多细节特征.     

从科幻走向现实的“虚拟试衣”

喜欢网购的朋友都知道,在网上买衣服最困难的就是不能试穿,不知道大小、颜色以及样式上身好不好看。经常兴冲冲买了新衣服,收货试穿后才发现衣服并不合身,只得又去退货。虽然淘宝早在2012年的天猫就发布了在线购物体验——虚拟试衣,但是这个服务并没有在淘宝推广开来,因为其虚拟技术仍不成熟。而近日京东和英特尔又联合推出新的"虚拟试衣"服务,号称可以让用户真正感受到衣服穿在身上的感觉。那么什么是虚拟试衣服务,它和之前天猫推出的服务又有什么不同?     

基于多注意力多尺度特征融合的图像描述生成算法

针对图像描述生成中对图像细节表述质量不高、图像特征利用不充分、循环神经网络层次单一等问题，提出基于多注意力、多尺度特征融合的图像描述生成算法。该算法使用经过预训练的目标检测网络来提取图像在卷积神经网络不同层上的特征，将图像特征分层输入多注意力结构中，依次将多注意力结构与多层循环神经网络相连，构造出多层次的图像描述生成网络模型。在多层循环神经网络中加入残差连接来提高网络性能，并且可以有效避免因为网络加深导致的网络退化问题。在MSCOCO测试集中，所提算法的BLEU-1和CIDEr得分分别可以达到0.804及1.167，明显优于基于单一注意力结构的自上而下图像描述生成算法；通过人工观察对比可知，所提算法生成的图像描述可以表现出更好的图像细节。