Fashion ++:最少的编辑以改善衣服

给定一个服装,哪些小改变最能提高其时尚性?这个问题提出了一个有趣的新视觉挑战。我们引入了Fashion ++,这是一种建议对全身服装进行最小调整的方法,这将对其时尚性产生最大的影响。我们的模型由一个深度图像生成神经网络组成,该神经网络学习根据学习的服装编码来合成服装。根据形状和纹理将隐式编码显式分解,从而分别允许直接编辑适合/表示和颜色/图案/材质。我们展示了如何引导Web照片以自动训练时尚性模型,并开发一种激活最大化样式的方法来将输入图像转换成更时尚的自我。编辑建议的范围从更换新衣服到调整颜色,穿衣服的方式(例如,卷起袖子)或其合身(例如,使裤子变宽松)。实验表明,Fashion ++可以根据自动化指标和人们的意见提供成功的编辑。

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