随着互联网技术的迅猛发展,越来越多的消费者喜欢在电商平台上购买衣服,由于服装电商平台的特殊性,人们无法试穿,只能通过虚拟模特来观察服装效果,并不能直观地判断服装是否适合自己。虚拟试衣技术通过三维建模仿真或二维图像生成让服装虚拟试穿到用户身上,用户通过试衣结果体验自己穿着不同款式的服装,直观判断自己是否心仪某件衣服,从而辅助用户做出购买决策,丰富用户的在线购物体验,还有助于提升商家的销售额。于是,吸引了越来越多的学者研究虚拟试衣技术,这也是本文研究和探讨的重点问题。然而,学者们提出的虚拟试衣方法依然有可以改进的地方。已有方法的试衣结果会出现目标人物细节特征丢失、参考服装细节特征丢失以及非试衣区域特征发生改变等情形,影响了服装观感以及试穿者对服装的评判,并且当目标人物姿态较为复杂时,达不到令人满意的试衣效果。为了不断完善和改进虚拟试衣任务的网络,本文提出了基于款式变换和局部渲染相结合的虚拟试衣网络,通过输入目标人物图像和参考服装图像,该网络可以实现将参考服装试穿到目标人物身上。为了实现这个任务,本文的具体工作如下:1.虚拟试衣是将参考服装迁移到目标人物特定的服装区域,针对如何寻找出服装区域的位置,本文利用语义分析对目标人物图像进行像素级地语义分割,分割成多个语义区域（上衣区域、下衣区域、脸部区域、头发区域、手臂区域等）,指导网络准确地将服装迁移到特定的区域,同时也为款式变换和局部渲染提供实施条件。2.由于服装款式属性多样,让网络很好地适应不同款式间的试衣,这是个比较困难的任务,针对如何优化不同款式间的试衣效果。本文使用可学习的款式变换模块,可以按照参考服装的款式对目标人物进行款式属性的转换,转换后的目标人物和参考服装属于同款,即将不同款式间的试衣转变为同款间的试衣,间接降低了试衣难度,进而提升试衣效果。3.目标人物的姿态具有多样性,针对如何让服装更加契合每个目标人物的身材姿态,本文使用服装形变模块将参考服装按照目标人物图像的姿态进行相对应的形变。4.针对如何保留目标人物原始细节特征和维持图像观感,本文提出局部渲染的策略,借助服装语义分析,确定具体的服装区域后,仅对目标服装区域进行渲染,更好地保留非试衣区域的特征。并利用服装渲染模块将款式变换后的人物图像和形变后的参考服装进行融合,得到最终的试衣结果。5.针对如何保留形变后服装的纹理和图案细节特征,防止纹理线条发生畸变,本文设计新的损失函数M-SL,由局部损失和全局损失构成。局部损失用来保留服装的局部细节特征,并约束纹理线条不发生变形;全局损失用来维持服装的全局信息。在使用M-SL后,形变后的参考服装的纹理、图案保持的更加自然。定性和定量的实验表明,本文方法更好地保持了目标人物细节特征,尤其在人物手臂、手部等细节保持方面效果显著,也保持了参考服装纹理和图案的细节特征。除试衣区域外,更好地保留了非试衣区域的特征信息,试衣后图像更加写实保真,且维持了目标人物的身份信息,并且能够在目标人物姿态复杂的情形下,生成令人满意的试衣结果。