論文の概要: Cloth Interactive Transformer for Virtual Try-On

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05519v2
• Date: Sun, 20 Aug 2023 18:53:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 03:35:00.277097
• Title: Cloth Interactive Transformer for Virtual Try-On
• Title（参考訳）: 仮想試着用布型インタラクティブトランス
• Authors: Bin Ren, Hao Tang, Fanyang Meng, Runwei Ding, Philip H.S. Torr, Nicu Sebe
• Abstract要約: 本稿では,仮想試行作業のための2段階のインタラクティブトランス (CIT) 手法を提案する。 第1段階では, CITマッチングブロックを設計し, 着物非依存者情報と着物内布情報との長距離相関関係を正確に把握することを目的とした。 第2段階では,人物表現のグローバルな相互相互依存関係を確立するためのCIT推論ブロック,整形衣料品,およびそれに対応する整形布マスクを作成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.21605249649957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The 2D image-based virtual try-on has aroused increased interest from the multimedia and computer vision fields due to its enormous commercial value. Nevertheless, most existing image-based virtual try-on approaches directly combine the person-identity representation and the in-shop clothing items without taking their mutual correlations into consideration. Moreover, these methods are commonly established on pure convolutional neural networks (CNNs) architectures which are not simple to capture the long-range correlations among the input pixels. As a result, it generally results in inconsistent results. To alleviate these issues, in this paper, we propose a novel two-stage cloth interactive transformer (CIT) method for the virtual try-on task. During the first stage, we design a CIT matching block, aiming to precisely capture the long-range correlations between the cloth-agnostic person information and the in-shop cloth information. Consequently, it makes the warped in-shop clothing items look more natural in appearance. In the second stage, we put forth a CIT reasoning block for establishing global mutual interactive dependencies among person representation, the warped clothing item, and the corresponding warped cloth mask. The empirical results, based on mutual dependencies, demonstrate that the final try-on results are more realistic. Substantial empirical results on a public fashion dataset illustrate that the suggested CIT attains competitive virtual try-on performance.
• Abstract（参考訳）: 2D画像ベースの仮想試行は、その巨大な商用価値のために、マルチメディアやコンピュータビジョンの分野からの関心が高まっている。 それにもかかわらず、既存のイメージベース仮想試着アプローチは、相互相関を考慮せずに、個人同一性表現とショップ内衣服を直接組み合わせている。 さらに、これらの手法は入力画素間の長距離相関を捉えるのが簡単ではない純粋畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャ上で一般的に確立されている。 その結果、一般的に一貫性のない結果が得られる。 本稿では,これらの問題を緩和するために,仮想試行作業のための新しい2段階対話型布布トランス (CIT) 法を提案する。 第1段階では, 衣服非依存者情報と店舗内布情報との長距離相関を正確に把握するために, citマッチングブロックを設計する。 その結果、歪んだ洋服の外観がより自然に見えてくる。 第2段階では,人物表現のグローバルな相互相互依存関係を確立するためのCIT推論ブロック,整形衣料品,およびそれに対応する整形布マスクを作成した。 相互依存に基づく実証結果は、最終的な試行結果がより現実的であることを示す。 パブリックなファッションデータセットにおける実質的な経験的結果は、提案されたCITが競争力のあるバーチャルトライオンパフォーマンスを達成したことを示している。

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