低成本弱监督：深度生成投影推动服装模型生成

随着网络经济的蓬勃发展，服装行业的线上销售日益增长，消费者对于实时看到虚拟模特试穿新服装的需求也在增加。然而，传统的服装模特拍摄方式因其高昂的成本，如聘请专业模特和搭建摄影棚，成为了商家和电商的一大负担。这促使研究人员寻求更经济、高效的解决方案，即通过计算机生成逼真的服装模型图像，以便于展示和销售。 在这一背景下，本文提出了深度生成投影（DGP），一种针对弱监督场景设计的创新方法。DGP旨在模拟人类在日常生活中预测衣物搭配效果的过程，这种无监督的想象能力，不同于依赖大量标记数据的监督学习策略。该方法的核心是利用预训练的StyleGAN模型，它已经被证明能够捕捉到衣物穿着的实际样式和细节。StyleGAN在此基础上，通过将简单的服装和人体图像映射到其内部高维空间，实现了高质量的虚拟试穿效果。 实验结果显示，DGP在处理实际场景中的专有模特图像时，相较于最先进的监督学习方法，表现出更高的生成质量。它不仅降低了对精确配对数据的依赖，减少了数据采集成本，还具备良好的可扩展性，适合大规模应用。尽管在生成过程中可能需要一定程度的粗略对齐，但最终生成的服装模型图像达到了照片级的逼真度，足以满足在线零售环境中对视觉呈现的要求。 DGP的出现为服装行业提供了一种突破性的技术解决方案，有望显著降低服装虚拟试穿的成本，推动网络经济中服装销售的新趋势。它革新了传统VTO方法的训练策略，使得低成本、高效生成高质量服装模型成为可能，对于电商和服装品牌来说具有重要的商业价值和战略意义。