摘要
基于图像的虚拟试穿旨在合成一个人穿着指定服装的图像。现有方法通常通过将服装图像形变以贴合人体轮廓，并在融合前生成穿戴该服装的人体分割图来完成任务。然而，当形变与分割图生成两个阶段独立运行、缺乏信息交互时，会导致形变后的服装与分割图之间出现错位，从而在最终图像中产生伪影。此外，由于信息断连，身体遮挡区域附近的服装形变过度，引发所谓的“像素挤压伪影”（pixel-squeezing artifacts）。为解决上述问题，我们提出了一种新型的虚拟试穿条件生成模块，作为形变与分割图生成两个阶段的统一框架。该条件生成模块中引入了一种新型特征融合块，实现两阶段之间的有效信息交互，从而避免了错位与像素挤压伪影的产生。同时，我们设计了判别器拒收机制（discriminator rejection），用于过滤错误的分割图预测结果，进一步保障虚拟试穿框架的性能。在高分辨率数据集上的实验表明，所提模型能够有效处理形变错位与遮挡问题，显著优于现有基线方法。代码已开源，地址为：https://github.com/sangyun884/HR-VITON。