Key points are not available for this paper at this time.
الملخص: يتطلب التطور السريع لصناعة التسوق عبر الإنترنت من الملابس حلولًا مبتكرة لعرض عينات الملابس الرقمية عالية الجودة مع شخصيات افتراضية. ومع ذلك، فإن تطوير مثل هذه العروض مكلف للغاية وقابل للتأثر بتأثير "الوادي الغريب" المعروف، حيث يثير الكائن الذي يبدو شبيهًا بالإنسان شعورًا بالتوتر والاشمئزاز، مما يؤثر على تجربة المستخدم. للتخفيف بفعالية من تأثير "الوادي الغريب" وتحسين أصالة عروض عينات الملابس الرقمية بشكل عام، نقدم إطارًا جديدًا لتوليد الصور الواقعية. فكرتنا الرئيسية هي استخدام التعلم بالنقل لتعلم تمثيل متسق مع الهوية من الفضاء الكامن للصور المعالجة إلى الفضاء الخاص بالصور الحقيقية. خلال مرحلة الاستدلال، يمكن نقل صورة شخصية لشخصية افتراضية مباشرة إلى صورة واقعية عن طريق تغيير نمط مظهرها مع الحفاظ على هوية الوجه. لهذا الغرض، نجمع مجموعة بيانات جديدة، D az‐ R endered‐ F aces‐ HQ ( DRFHQ )، مصممة خصيصًا للصور ذات نمط العرض. نحن نستفيد من هذه المجموعة لضبط مولد StyleGAN2‐ FFHQ، باستخدام إطار عملنا المدروس بعناية، والذي يساعد في الحفاظ على الخصائص الهندسية واللونية ذات الصلة بهوية الوجه. نحن نقيم إطار عملنا باستخدام صور شخصية متنوعة تعكس اختلافات في الجنس والعمر والعرق. تبرز التقييمات النوعية والكمية، جنبًا إلى جنب مع دراسات الإقصاء، مزايا طريقتنا على الأساليب المتطورة.
قام وانغ وآخرون (الأربعاء) بدراسة هذا السؤال.