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申请/专利权人：中山大学·深圳;中山大学
摘要：本发明提供一种基于衣服块指引及空间自适应网络的虚拟试穿方法及系统，该方法基于原始人体姿态，将衣服进行分块、标准化得到标准化表示下的衣服块，再根据目标人体姿态得到变形衣服，通过条件StyleGAN2生成网络的风格生成分支预测出目标衣服掩膜，并使用该掩膜对粗糙的变形衣服进行修正，最后通过条件StyleGAN2生成网络的纹理生成分支生成准确的虚拟试穿结果，实现一种在训练阶段无需匹配数据、测试阶段无需在线优化、在保留衣服纹理等细节的基础上实现不同类别衣服互换的虚拟试穿方法。
主权项：1.一种基于衣服块指引及空间自适应网络的虚拟试穿方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对于一张原始人体图像Is，基于其2D姿态关键点Js，将人体图像中的衣服Gs划分为不同衣服块Ps，并对所有衣服块进行标准化处理得到标准化衣服块Pn；S2：将步骤S1得到的标准化衣服块Pn，根据目标人体图像的2D姿态关键点Jt进行变形，随后将所有变形衣服块Pt拼接在一起，得到能和目标人体姿态、体型相适应的变形衣服Gt；S3：将步骤S1得到的标准化衣服块Pn经过特征提取网络得到条件StyleGAN2生成网络的隐向量将目标人物的头部RGB图像Ht及目标人体图像的2D姿态关键点Jt作为条件StyleGAN2生成网络的输入，随后使用其风格生成分支，生成粗糙的虚拟试穿结果以及预测出目标衣服掩膜Mg；S4：将步骤S2得到的变形衣服Gt和步骤S3得到的目标衣服掩膜Mg作为空间自适应残差模块的输入，使用条件StyleGAN2生成网络的纹理生成分支，生成精确的虚拟试穿结果It′。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学·深圳 中山大学 基于衣服块指引及空间自适应网络的虚拟试穿方法及系统
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