HAIFIT: Human-Centered AI for Fashion Image Translation

在时尚设计领域，草图是表达艺术家独特绘画风格和创意愿景的画布，捕捉 stroke 变化和纹理细微差别等复杂细节。草图转图像的跨模态翻译技术的出现显著帮助了设计师。然而，现有方法在图像生成过程中经常会损失这些草图细节，导致生成的图像偏离设计师的预期概念。这种限制阻碍了为设计师提供精确预览最终输出的能力。为了克服这一挑战，我们引入了 HAIFIT，一种新颖的方法，通过整合多尺度特征和从不同角度捕捉广泛的特征映射依赖关系，将草图转换为高保真、栩栩如生的服装图像。通过在我们自己收集的数据集上进行广泛的定性和定量评估，我们的方法在生成逼真服装图像方面表现出优越性能。我们的方法在保留时尚设计应用所必需的独特风格和精细细节方面表现出色。

解决问题：该论文旨在解决时尚设计中现有方法在图像生成时无法保留草图细节的问题，提出了一种能够将草图转换为高保真服装图像的方法。

关键思路：该论文提出了一种名为HAIFIT的方法，通过整合多尺度特征和从不同角度捕捉广泛的特征映射依赖性，将草图转换为高保真、逼真的服装图像。

其他亮点：该论文在自己收集的数据集上进行了广泛的定性和定量评估，并展示了与现有方法相比，在生成逼真服装图像方面具有优越性。该方法在保留时尚设计所需的独特风格和精细细节方面表现出色。

相关研究：近期的相关研究包括SketchyGAN、FashionGAN和CP-VTON等。