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针对人体姿态迁移结果会损失服装和人脸等大量细节,以及现有的虚拟试衣算法没有实现多姿势迁移,提出一种新的姿态迁移网络。通过设计解析图生成网络,对目标姿势的解析图进行生成,再对空间变换网络(Spatial Transformer Network, STN)扭曲目标服装进行正则限制,最后利用优化的融合网络对服装和人体进行融合得到最终的姿态迁移图像。实验结果表明了该方法具有较高的鲁棒性和可靠性。 相似文献
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