論文の概要: Data Augmentation using Random Image Cropping for High-resolution Virtual Try-On (VITON-CROP)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08270v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 07:40:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 15:06:35.549957
• Title: Data Augmentation using Random Image Cropping for High-resolution Virtual Try-On (VITON-CROP)
• Title（参考訳）: 高分解能仮想トライオン(VITON-CROP)のためのランダムイメージクロッピングを用いたデータ拡張
• Authors: Taewon Kang, Sunghyun Park, Seunghwan Choi, Jaegul Choo
• Abstract要約: VITON-CROPは、既存の最先端仮想試行モデルと比較して、ランダムな作物増収と統合した場合、画像をより堅牢に合成する。 実験では,VITON-CROPがVITON-HDより質的,定量的に優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.347532903864597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image-based virtual try-on provides the capacity to transfer a clothing item onto a photo of a given person, which is usually accomplished by warping the item to a given human pose and adjusting the warped item to the person. However, the results of real-world synthetic images (e.g., selfies) from the previous method is not realistic because of the limitations which result in the neck being misrepresented and significant changes to the style of the garment. To address these challenges, we propose a novel method to solve this unique issue, called VITON-CROP. VITON-CROP synthesizes images more robustly when integrated with random crop augmentation compared to the existing state-of-the-art virtual try-on models. In the experiments, we demonstrate that VITON-CROP is superior to VITON-HD both qualitatively and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: 画像ベースの仮想試行は、衣服のアイテムを特定の人の写真に転送する能力を提供する。 しかし、前者の方法による実世界の合成画像(セルフィーなど)の結果は、首が誤って表現されたり、衣料のスタイルに重大な変化が生じたりして現実的ではない。 これらの課題に対処するため,本研究では,VITON-CROPと呼ばれる新しい手法を提案する。 VITON-CROPは、既存の最先端仮想試行モデルと比較して、ランダムな作物増収と統合した場合、画像をより堅牢に合成する。 実験では,VITON-CROPがVITON-HDより質的,定量的に優れていることを示した。

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