GAN驱动的高清时装混搭：风格迁移与个性化生成

本文探讨了如何利用生成对抗网络（GAN）技术，特别是StyleGAN及其改进，来实现时尚领域的一个创新应用——真人高清混搭效果展示。在传统的电子商务平台上，用户往往通过搜索和个性化推荐来挑选衣服，而可视化试衣则能显著提升购物体验。过去的研究主要集中在图像编辑，如换装或基于特定参数生成低分辨率的服装图片。 StyleGAN是一个重要的里程碑，它通过Progressive GAN生成高质量图像，并采用自适应实例归一化（AdaIN）技术增强模型的表现力。文章的核心贡献在于，作者针对一个包含约380K条目、包含特定姿势时装模特和多件服装的专有数据集，进行了深入研究。他们首先训练了一个基础的StyleGAN模型，成功地让生成的时装模特的服装颜色和姿态可以转移，实现了跨姿势和服装的无缝搭配。 在无条件版本的GAN中，模型仅依赖于样式向量作为输入，生成器由18个层次组成，鉴别器与原始StyleGAN结构相同。然而，为了处理服装混搭的需求，作者引入了条件版本的GAN，通过嵌入网络结合六个单品图像和一个基于关键点的热度图，确保生成的图像在不同身体姿态和体型下保持服装的连贯性和一致性。 训练过程中，作者在四块NVIDIA V100 GPU上运行，耗时四周完成160个epochs的训练。图2展示了unconditional和conditional GAN的架构流程，直观地展示了这些复杂的技术如何协同工作，以生成逼真且符合实际穿着效果的混搭图片。 这篇文章提供了一种创新的方法，利用深度学习和GAN技术，不仅提升了用户在虚拟试衣间的体验，还展示了在时尚领域如何通过混合现实技术实现个性化的服装搭配，为未来的电商和虚拟时尚设计开辟了新的可能性。