論文の概要: Significance of Skeleton-based Features in Virtual Try-On
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08076v3
- Date: Sat, 6 Jan 2024 06:42:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 00:49:56.470271
- Title: Significance of Skeleton-based Features in Virtual Try-On
- Title（参考訳）: 仮想トライオンにおける骨格的特徴の意義
- Authors: Debapriya Roy, Sanchayan Santra, Diganta Mukherjee, Bhabatosh Chanda
- Abstract要約: textitVirtual Try-ON(VTON)というアイデアは、ユーザーが自宅の快適な場所で衣服を試すのに便利であることによって、電子小売の恩恵を受ける。
既存のVTONの手法のほとんどは、腕を折りたたんでポーズをとれば、一貫性のない結果をもたらす。
本稿では,合成ネットワークとマスク予測ネットワークという,学習に基づく2つのモジュールを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7552180803118325
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The idea of \textit{Virtual Try-ON} (VTON) benefits e-retailing by giving an
user the convenience of trying a clothing at the comfort of their home. In
general, most of the existing VTON methods produce inconsistent results when a
person posing with his arms folded i.e., bent or crossed, wants to try an
outfit. The problem becomes severe in the case of long-sleeved outfits. As
then, for crossed arm postures, overlap among different clothing parts might
happen. The existing approaches, especially the warping-based methods employing
\textit{Thin Plate Spline (TPS)} transform can not tackle such cases. To this
end, we attempt a solution approach where the clothing from the source person
is segmented into semantically meaningful parts and each part is warped
independently to the shape of the person. To address the bending issue, we
employ hand-crafted geometric features consistent with human body geometry for
warping the source outfit. In addition, we propose two learning-based modules:
a synthesizer network and a mask prediction network. All these together attempt
to produce a photo-realistic, pose-robust VTON solution without requiring any
paired training data. Comparison with some of the benchmark methods clearly
establishes the effectiveness of the approach.
- Abstract（参考訳）: textit{virtual try-on} (vton) というアイデアは、家の中で快適に衣服を試着する利便性をユーザに与えることで、e-retailingのメリットを享受する。
一般に、既存のVTONの手法のほとんどは、腕を折り曲げたり、曲げたり、交差させたりしてポーズをとったりすると、一貫性のない結果をもたらす。
長袖の衣装の場合、この問題は深刻になる。
それ以来、腕の交叉姿勢では、異なる衣服部品の重なりが生じる可能性がある。
既存のアプローチ、特に \textit{Thin Plate Spline (TPS) 変換を用いたワーピングベースの手法はそのようなケースに対処できない。
そこで本研究では,対象者の衣服を意味的に意味のある部品に分割し,各部位を個人の形状と独立して反動させる手法を提案する。
屈曲問題に対処するために,手作りの幾何学的特徴を人体形状と整合して使用した。
さらに,合成ネットワークとマスク予測ネットワークという,学習に基づく2つのモジュールを提案する。
これらすべては、ペアのトレーニングデータを必要とせずに、フォトリアリスティックでポーズローバストなVTONソリューションを作成しようとする。
いくつかのベンチマーク手法と比較すると、アプローチの有効性は明らかである。
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