【摘 要】
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如今,世界已经步入了信息时代,电子商务亦取得了极大的发展,并且越来越成为我们,尤其是年轻人日常生活不可或缺的一部分。在线购买服装也逐渐被大家接受。电商平台的服装商家多,种类杂等因素导致消费者很难找到合适的服装,这很大程度影响了消费者的购物体验。另外,在线购买服装在带给我们方便的同时也带来了一些弊端,比如不能试穿,不像在实体店里能根据衣服试穿效果再决定购买与否。在这个不进则退的时代浪潮下,各电商平台
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如今,世界已经步入了信息时代,电子商务亦取得了极大的发展,并且越来越成为我们,尤其是年轻人日常生活不可或缺的一部分。在线购买服装也逐渐被大家接受。电商平台的服装商家多,种类杂等因素导致消费者很难找到合适的服装,这很大程度影响了消费者的购物体验。另外,在线购买服装在带给我们方便的同时也带来了一些弊端,比如不能试穿,不像在实体店里能根据衣服试穿效果再决定购买与否。在这个不进则退的时代浪潮下,各电商平台的并驱争先,用户量是衡量各电商平台受欢迎指数的重要指标。用户量越大,流量越大,潜在价值越大。在数据时代,怎么利用互联网上现成可用的海量数据来提高消费者的购买体验,吸引新用户显得至关重要。在过去几年,深度学习中的生成对抗网络取得了极大的发展,与服装产业的结合愈发紧密,应用生成对抗网络生成服装来解决服装产业的难题也成为了主流。利用生成对抗网络和网络上现成的海量数据,来解决消费者在购买时体验不佳的窘境,提升消费者购买欲望,是电商平台提升业绩的明智选择。因此研究服装生成技术不管是对电商平台还是对消费者都有重要的意义。本文基于虚拟换装和服装检索的应用背景,将深度学习中的条件生成对抗网络和注意力机制相结合应用到服装生成上,根据穿在人体的衣服来生成高质量平铺服装图片。本文完成的工作主要如下:1.设计了一种基于条件生成对抗网络的高分辨率服装生成方法。该方法主要基于pix2pix HD模型,首次将高分辨率图像生成模型应用于服装数据集,并且针对该模型在生成高分辨率服装图片时模型训练过程繁琐、训练时间长以及生成结果丢失纹理等问题,提出了改进版pix2pix HD模型。改进主要体现在三个方面:（1）改进损失函数。添加了感知损失,增进生成结果与ground-truth的感知相似性。提出了改良版的特征匹配损失,在计算特征匹配损失时给判别器不同层的特征图分配不同的权重。（2）改进训练策略。采用端对端的训练方式,无需分步训练,简化训练过程。（3）改进网络模型。弃用计算量庞大的多尺度判别器,采用马尔可夫判别器以减少参数量,缩短训练时间。改进版的模型既避免了高分辨率服装生成模型训练繁琐和耗时长的缺点,也解决了生成结果纹理丢失问题,大大提升了高分辨率服装图片生成性能。在定性和定量性能评估中,我们提出的改进版模型均优于原模型,模型训练时间缩短了近一天。2.针对第一个研究成果出现的问题,综合了条件生成对抗网络和注意力机制,提出了一种基于注意力机制的多阶段类别监督的高质量平铺服装生成方法。该方法受到多阶段图像生成方法的启发,在不同的阶段分别处理不同的问题。在第一阶段,生成平铺服装的粗糙图片。（1）引入空间转换模块,克服生成结果形变问题。针对输入人体图片形状与目标形状偏差较大时,对输入和输出进行形状变换,减弱生成服装图片的形变程度。（2）添加类别监督信息,增加生成服装类别的可控制性。针对输入人体图片有多种类别服装时,可能会生成错误类别的服装。将生成结果送入分类器,计算分类损失约束生成方向,解决网络生成的歧义性。在第二阶段,由第一阶段粗糙结果生成高质量平铺服装。（3）提出了一种基于注意力机制的双通路生成器。将第一阶段生成的粗糙服装包含的形状信息和类别信息与输入的人体图片包含的细节信息融合。（4）引入通道注意力模块代替跳跃连接,自注意力模块模拟像素间全局依赖。通道注意力模块选择性地对价值更高的信息所在通道给予更多的关注,过滤躯干等冗余信息。自注意力模块克服小卷积核只具有局部感受野的弱势,获取远距离区域相关性。在我们制作的服装数据集上进行的服装生成实验表明,我们提出的方法在定量和定性结果上都优于相似的其它方法。消融实验和其它附加实验也进一步证明了我们方法的新颖性。3.将我们生成的高质量平铺服装应用于实际应用中。采用当前最优秀的虚拟换装模型CP-VTON,换装结果也证明了我们的网络具有很高的实际利用价值。4.建立了一个有监督的图像到图像翻译的数据集。数据集包含超过34762对图片和10种类型的服装,每对图片包含了对应的类别信息,每种类型的图片的数量控制在2000左右以避免样本不均匀。其中90%的图片对作为训练集,剩下的用做测试集。
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