基于光流估计算法的虚拟试衣网络及其虚拟试衣方法

本发明公开了基于光流估计算法的虚拟试衣网络及其虚拟试衣方法，通过全局特征的融合与不同尺度下流场运算结果的校准，提出了外观流估计方法，提高外观流的估计精度；采用知识蒸馏的方法对图像分割结果与虚拟试衣流程进行解耦，构建了基于深度可分离卷积的轻量级试衣网络；基于像素平均梯度提出了服装复杂度GTC量化指标，用于评价服装纹理的复杂程度，以此为基础将VITON数据集划分为简易纹理集、较复杂纹理集和复杂纹理集。该模型在图像质量评价分值指标、服装扭曲准确度方面优于现有最优模型，能够缓解服装纹理畸变与失真的问题，且模型尺寸更小、运行推理速度更快。