論文の概要: Disentangled Cycle Consistency for Highly-realistic Virtual Try-On
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09479v2
- Date: Fri, 19 Mar 2021 08:08:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 12:21:45.879198
- Title: Disentangled Cycle Consistency for Highly-realistic Virtual Try-On
- Title（参考訳）: 高現実性仮想トライオンにおける絡み合ったサイクル一貫性
- Authors: Chongjian Ge, Yibing Song, Yuying Ge, Han Yang, Wei Liu and Ping Luo
- Abstract要約: Image Virtual try-onは、人画像上の服を、希望する着物画像に置き換える。
既存の方法は、仮想トライオンをインペインティングまたはサイクル整合性として定式化する。
DCTON(Disentangled Cycle-consistency Try-On Network)の提案
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.97658860425598
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image virtual try-on replaces the clothes on a person image with a desired
in-shop clothes image. It is challenging because the person and the in-shop
clothes are unpaired. Existing methods formulate virtual try-on as either
in-painting or cycle consistency. Both of these two formulations encourage the
generation networks to reconstruct the input image in a self-supervised manner.
However, existing methods do not differentiate clothing and non-clothing
regions. A straight-forward generation impedes virtual try-on quality because
of the heavily coupled image contents. In this paper, we propose a Disentangled
Cycle-consistency Try-On Network (DCTON). The DCTON is able to produce
highly-realistic try-on images by disentangling important components of virtual
try-on including clothes warping, skin synthesis, and image composition. To
this end, DCTON can be naturally trained in a self-supervised manner following
cycle consistency learning. Extensive experiments on challenging benchmarks
show that DCTON outperforms state-of-the-art approaches favorably.
- Abstract（参考訳）: Image Virtual try-onは、人画像上の服を、希望する着物画像に置き換える。
人とショップ内服がペアリングされていないため、難しいです。
既存の方法は、仮想トライオンをインペイントまたはサイクル一貫性として定式化する。
これら2つの定式化は、世代ネットワークが自己監督的な方法で入力画像を再構築することを奨励する。
しかし、既存の方法は衣服や非着用地域を区別しない。
ストレートフォワード生成は、画像内容が重結合しているため、仮想試行品質を損なう。
本稿では,DCTON(Disentangled Cycle-Consistency Try-On Network)を提案する。
DCTONは、衣服のワープ、皮膚合成、画像合成を含む仮想トライオンの重要なコンポーネントをアンサングルすることで、高現実的な試行画像を生成することができる。
この目的のために、DCTONはサイクル整合学習の後、自然に自己指導的に訓練することができる。
挑戦的なベンチマークに関する大規模な実験は、DCTONが最先端のアプローチより優れていることを示している。
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