基于CycleGAN的服装图像混搭风格迁移

来源：现代纺织技术杂志2023年第4期北京时间：

作者：王伟珍, 张功

单位：大连工业大学，a.服装学院； b.服装人因与智能设计研究中心，辽宁大连116034

摘要：为解决复杂背景下服装图像的风格迁移形式单一和局部细节失真问题，提出一种基于CycleGAN的服装图像混搭风格迁移的方法，用于实现服装款式和图案的多风格迁移。通过加入分割掩码，一方面，对特定区域的风格化形成空间约束，在判别器中加入谱归一化和引入背景优化损失保留了局部细节的真实度，实现服装风格款式的风格迁移；另一方面，提出图像融合的方式，将图案融入判别器输出的服装图像中，实现多风格迁移。最后，通过与CycleGAN和InstaGAN比较，依据生成图像的效果进行主观分析，使用图像质量评估指标IS和SSIM进行客观评估以验证该方法的有效性。

关键词：混搭风格迁移,生成对抗网络,服装款式,服装图案,智能设计,服装设计

基金资助：教育部社科规划基金项目(21YJAZH088)；辽宁省教育厅高校基本科研重点攻关项目(LJKZZ20220069)；教育部产学协同育人项目(220404211305120); 辽宁省教育厅项目(1010152); 中国纺织工业联合会项目(2021BKJGLX321)