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 随着互联网的普及和物流系统的发展，网上购物逐渐进入人们的生活。在线上购物这个过程中，时尚图像属性编辑及其应用的虚拟试穿、智能时尚推荐、和智能搜索等场景都能帮助消费者更好更快的选择合适的衣服，因此成为了计算机视觉领域的研究热点。在本次报告中，我介绍了一种基于生成对抗网络的时尚图像属性编辑算法，算法通过生成器构造新属性的图像，通过鉴别器判断生成的图像是否真实，并通过分类器对属性进行判别，以生成编辑属性的真实图像。另外，这篇论文也提出了一个包含了14,221张图像的时尚图像数据库，并标记了22个类别，这对于丰富衣着数据库、对行人身份识别、时尚图像打分等任务进行数据增强都有着重要意义。