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摘要

服装草图的图像转换在视觉编辑、服装设计和人机交互等领域有着巨大的应用价值。目前草图转换的对象，大多数都是比较简单的图形，比如人脸、人体姿态、动物姿态、鞋子和包包。基于草图转换的工作由于难以处理复杂纹理结构的图像，因此难以解决服装草图的图像转换任务。为了解决这个问题，在上述工作的基础上提出了草图到服装图像转换的应用研究。通过U2-Net网络模型逆向生成的服装仿真草图，完成对服装草图数据集的构建，然后利用改进后的BicycleGAN网络对其进行训练，以实现草图转换，最后对比了改进前后的实验效果。实验结果表明，改进后的BicycleGAN网络模型比改进前有了较大的提升，能够更有效地完成服装草图到真实服装图像的转换任务。

关键词

图像转换；服装草图；生成对抗网络

参考文献

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基金项目

武汉工商学院校级基金项目（A2023017）

作者简介

林豪发（1994.01—），男，汉族，浙江台州人，助教，硕士，研究方向：计算机视觉；罗艳玲（1982.06—），女，汉族，湖北宜昌人，副教授，硕士，研究方向：计算机视觉；卢娜（1983.04—），女，汉族，湖北武汉人，讲师，硕士，研究方向：计算机视觉；胡定兴（1996.10—），男，汉族，江西南昌人，助教，硕士，研究方向：深度学习、自然语言处理；朱大琴（1981.06—），女，汉族，湖北天门人，讲师，硕士，研究方向：思想政治教育研究、教学研究与教学改革。