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街头试衣：从非配对人物图像中学习自然环境下的虚拟试衣
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
这项工作通过引入街景尝试基准评估街景中的性能，并提出一种可以直接从野外人物图像中学习的新方法。该方法结合了变形校正和扩散式修补方法，在商店和街道领域实现了稳健的性能，并在试穿任务方面具有领先水平。
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关键要点
- 引入街景尝试基准评估街景中的性能。
- 提出一种可以直接从野外人物图像中学习的新方法，无需成对数据。
- 方法结合了基于 DensePose 的变形校正和扩散式修补方法。
- 在商店和街道领域实现了稳健的性能。
- 在标准工作室试穿任务和街头试穿及跨领域试穿任务中表现出领先水平。
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