論文の概要: C-VTON: Context-Driven Image-Based Virtual Try-On Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04437v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 17:56:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 15:50:31.509533
• Title: C-VTON: Context-Driven Image-Based Virtual Try-On Network
• Title（参考訳）: C-VTON: コンテキスト駆動型イメージベース仮想トライオンネットワーク
• Authors: Benjamin Fele and Ajda Lampe and Peter Peer and Vitomir \v{S}truc
• Abstract要約: 本稿では,選択した衣服を対象者に確実に転送するコンテキスト駆動型仮想トライオンネットワーク(C-VTON)を提案する。 C-VTONパイプラインのコアには、(i)入力画像中の人物のポーズに目的の衣服を効率よく整列する幾何マッチング手順と、(ii)最終試行結果に様々な種類の文脈情報を利用する強力な画像生成装置とがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0832844764942349
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image-based virtual try-on techniques have shown great promise for enhancing the user-experience and improving customer satisfaction on fashion-oriented e-commerce platforms. However, existing techniques are currently still limited in the quality of the try-on results they are able to produce from input images of diverse characteristics. In this work, we propose a Context-Driven Virtual Try-On Network (C-VTON) that addresses these limitations and convincingly transfers selected clothing items to the target subjects even under challenging pose configurations and in the presence of self-occlusions. At the core of the C-VTON pipeline are: (i) a geometric matching procedure that efficiently aligns the target clothing with the pose of the person in the input images, and (ii) a powerful image generator that utilizes various types of contextual information when synthesizing the final try-on result. C-VTON is evaluated in rigorous experiments on the VITON and MPV datasets and in comparison to state-of-the-art techniques from the literature. Experimental results show that the proposed approach is able to produce photo-realistic and visually convincing results and significantly improves on the existing state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: イメージベースの仮想試行技術は,ユーザエクスペリエンスの向上と,ファッション指向のeコマースプラットフォームにおける顧客満足度向上に大きく貢献している。 しかし、既存の技術は、様々な特性の入力画像から得られる試行結果の品質に依然として制限されている。 本研究では,これらの制約に対処し,ポーズ構成や自己排他的存在下でも選択した衣服を対象者に説得的に転送する,コンテキスト駆動仮想トライオンネットワーク(c-vton)を提案する。 C-VTONパイプラインのコアは以下のとおりである。 (i)対象の衣服を入力画像中の人物のポーズと効率的に一致させる幾何学的マッチング手順 (ii)最終試行結果の合成に際し、様々な種類の文脈情報を利用する強力な画像生成装置。 C-VTONは、VITONとMPVデータセットの厳密な実験で評価され、文献の最先端技術と比較される。 実験の結果,提案手法は,実写的かつ視覚的に説得力のある結果を生み出すことができ,既存の技術で大幅に改善できることがわかった。

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