論文の概要: FashionFlow: Leveraging Diffusion Models for Dynamic Fashion Video Synthesis from Static Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00106v2
• Date: Sat, 20 Jan 2024 09:57:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 20:39:00.123570
• Title: FashionFlow: Leveraging Diffusion Models for Dynamic Fashion Video Synthesis from Static Imagery
• Title（参考訳）: fashionflow: 静的画像からの動的ファッションビデオ合成に拡散モデルを活用する
• Authors: Tasin Islam, Alina Miron, XiaoHui Liu, Yongmin Li
• Abstract要約: 本研究ではファッションビデオを生成するためにFashionFlowと呼ばれる新しいイメージ・ツー・ビデオ・ジェネレータを提案する。 拡散モデルを利用することで、静止したファッション画像から短いビデオを作成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3063015889158716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our study introduces a new image-to-video generator called FashionFlow to generate fashion videos. By utilising a diffusion model, we are able to create short videos from still fashion images. Our approach involves developing and connecting relevant components with the diffusion model, which results in the creation of high-fidelity videos that are aligned with the conditional image. The components include the use of pseudo-3D convolutional layers to generate videos efficiently. VAE and CLIP encoders capture vital characteristics from still images to condition the diffusion model at a global level. Our research demonstrates a successful synthesis of fashion videos featuring models posing from various angles, showcasing the fit and appearance of the garment. Our findings hold great promise for improving and enhancing the shopping experience for the online fashion industry.
• Abstract（参考訳）: 本研究ではファッションビデオを生成するためにFashionFlowと呼ばれる新しい画像合成装置を提案する。 拡散モデルを利用することで、静止したファッション画像から短いビデオを作成することができる。 提案手法では, 関連成分を拡散モデルと結合させることにより, 条件付き画像に整合した高忠実度映像を作成する。 コンポーネントには、ビデオを効率的に生成するための擬似3D畳み込みレイヤーの使用が含まれる。 VAEとCLIPエンコーダは静止画像から重要な特徴を捉え、グローバルレベルで拡散モデルを条件付ける。 本研究は,様々な角度からモデルのポーズをとり,衣服のフィットと外観を示すファッションビデオの合成に成功したことを実証する。 本研究は,オンラインファッション産業におけるショッピングエクスペリエンスの向上と向上に大きな期待を寄せている。

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