背景保持的服装片段风格迁移

摘要

图像翻译工作因生成对抗网络(GAN)的提出及快速发展而受到许多研究者关注。其中时装照片上的服饰自动交换是一个有趣且有意义的任务。通过结合实例信息(例如对象分割掩码),使用基于CycleGAN的深度神经网络结构实现背景保持的服饰片段风格转换,可保证在服饰款式不变的情况下进行风格转换。该模型通过输入时装图像和所需服装风格样式,以端到端的方法生成一个具备相应风格服装的人物图片。