本篇文章為大家展示了如何使用AI在照片之間轉(zhuǎn)移衣服，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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該AI在照片之間轉(zhuǎn)移衣服！

該算法將身體的姿勢和形狀表示為參數(shù)網(wǎng)格，可以從單個圖像進(jìn)行重構(gòu)并輕松放置。

給定一個人的圖像，便能夠以不同的姿勢或穿著從另一個輸入圖像中獲得的不同衣服來創(chuàng)建該人的合成圖像。

觀看視頻以查看所有示例！

該視頻是有關(guān)Facebook Reality Labs的一篇新論文的，該論文將在2020年歐洲計算機視覺會議（ECCV）上發(fā)表。在該會議上，

致力于從單個圖像進(jìn)行人工重新渲染。

簡而言之，給定一個人的圖像，能夠以不同的姿勢或從另一個輸入圖像獲得的不同衣服來創(chuàng)建該人的合成圖像。

這稱為姿勢轉(zhuǎn)移和衣服轉(zhuǎn)移。

給定一個人的特定圖像，能夠以不同的目標(biāo)身體姿勢合成該人的新圖像。

這項新技術(shù)基本上由四個主要步驟組成：

使用另一篇論文中開發(fā)的DensePose，能夠使用輸入圖像和SMPL之間的對應(yīng)關(guān)系來提取前面討論的UV紋理貼圖中表示的部分紋理。

然后使用FeatureNet，這是此圖中所示的類似U-Net的卷積網(wǎng)絡(luò)。

將部分UV紋理貼圖轉(zhuǎn)換為完整的UV特征貼圖，從而為每個紋理像素提供了更豐富的表示。

最后使用RenderNet，這是一個基于Pix2PixHD的生成器網(wǎng)絡(luò)，可用于將語義標(biāo)簽圖轉(zhuǎn)換為逼真的圖像或從面部標(biāo)簽圖合成肖像。

在這種情況下，在特征圖像上使用Pix2Pix生成躺著的人的真實感圖像。

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當(dāng)前標(biāo)題：如何使用AI在照片之間轉(zhuǎn)移衣服
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