基于变分自编码器的现代服饰局部中国风格迁移

为了解决对现代服饰进行中国风格迁移时存在区域划分不佳、边界伪影等问题,提出了改进变分自编码器(VAE)的服饰风格迁移方法。首先利用Yolo v3模型对输入图片的服饰局部进行目标快速识别,然后通过经典语义分割算法(FCN)进行期望服饰风格迁移区域的二次精细划分,最后使用训练后的变分自编码器模型生成迁移中国风格的现代服饰图片。结果表明:相比于传统风格迁移模型方法,采用改进后的VAE风格迁移模型,能够获得更精细的服饰风格迁移合成图片,并且可以适应不同的中国传统风格,满足服饰风格迁移场景的应用要求。