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Image Localized Style Transfer to Design Clothes Based on CNN and Interactive SegmentationTransferencia de estilo localizada en imágenes para diseñar ropa basada en CNN y segmentación interactiva

Resumen

En los últimos años, la transferencia de estilo de imágenes ha mejorado mucho gracias a la tecnología de aprendizaje profundo. Sin embargo, cuando se aplica directamente a la transferencia de estilo de la ropa, los métodos actuales no pueden permitir a los usuarios autocontrolar la posición de transferencia local de una imagen, como separar una camiseta o un pantalón específico de una figura, y no pueden lograr la preservación perfecta de la forma de la ropa. Por lo tanto, este trabajo propone un método de transferencia de estilo localizado de imágenes interactivas especialmente para la ropa. Introducimos una imagen adicional denominada imagen de contorno, que se extrae de la imagen de contenido mediante un algoritmo interactivo. La interacción consiste simplemente en arrastrar un rectángulo alrededor de la ropa deseada. A continuación, introducimos una función de pérdida de contorno basada en la transformada de distancia de la imagen de contorno, que puede lograr la perfecta preservación de la forma de la ropa. Para suavizar y denotar la región del contorno, se emplea la regularización de la variación total. El método propuesto limita que el nuevo estilo se genere sólo en la parte de la ropa deseada y no en toda la imagen, incluido el fondo. Por lo tanto, en nuestras nuevas imágenes generadas, la forma original de la ropa puede reservarse perfectamente. Los resultados del experimento muestran unas imágenes de ropa generadas impresionantes y demuestran que se trata de un buen enfoque para diseñar ropa.

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