論文の概要: SizeGAN: Improving Size Representation in Clothing Catalogs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02892v2
- Date: Mon, 26 Jun 2023 18:41:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-28 17:56:55.936554
- Title: SizeGAN: Improving Size Representation in Clothing Catalogs
- Title（参考訳）: SizeGAN: 衣服カタログにおけるサイズ表現の改善
- Authors: Kathleen M. Lewis and John Guttag
- Abstract要約: 本稿では,新しいターゲットサイズで衣服の画像を生成する手法を提案する。
我々の主な技術的貢献は、複数の解像度で変形場を学習し、モデルや衣服のサイズを現実的に変化させる条件生成対向ネットワークである。
我々の2つのユーザー調査の結果、SizeGANは現実主義、衣服の忠実さ、サイズという3つの側面で代替手法よりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9008108937701333
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Online clothing catalogs lack diversity in body shape and garment size.
Brands commonly display their garments on models of one or two sizes, rarely
including plus-size models. To our knowledge, our paper presents the first
method for generating images of garments and models in a new target size to
tackle the size under-representation problem. Our primary technical
contribution is a conditional generative adversarial network that learns
deformation fields at multiple resolutions to realistically change the size of
models and garments. Results from our two user studies show SizeGAN outperforms
alternative methods along three dimensions -- realism, garment faithfulness,
and size -- which are all important for real world use.
- Abstract（参考訳）: オンライン衣料品カタログには、体型や衣服の大きさの多様性がない。
ブランドは通常、プラスサイズモデルを含む1つか2つのサイズのモデルに衣服を展示する。
そこで本研究では,新しい対象サイズで衣服やモデルの画像を生成する最初の方法を提案する。
我々の主な技術的貢献は、複数の解像度で変形場を学習し、モデルや衣服のサイズを現実的に変化させる条件生成対向ネットワークである。
この2つのユーザ調査の結果から,3次元 – リアリズム,服飾忠実性,サイズ – に沿って,サイズガンが代替手法を上回っていることが分かりました。
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