論文の概要: Single Stage Warped Cloth Learning and Semantic-Contextual Attention Feature Fusion for Virtual TryOn

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05024v1
• Date: Sun, 8 Oct 2023 06:05:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 13:26:40.732910
• Title: Single Stage Warped Cloth Learning and Semantic-Contextual Attention Feature Fusion for Virtual TryOn
• Title（参考訳）: 仮想トライオンのためのシングルステージワート衣服学習と意味的・文脈的注意機能融合
• Authors: Sanhita Pathak, Vinay Kaushik and Brejesh Lall
• Abstract要約: 画像ベースの仮想試着は、ホップの衣服を着ている人の画像に合わせることを目的としている。 対象の衣服を人物画像の対応する身体部分と整列させるガーメント・ワープは、この目標を達成するための重要なステップである。 明示的な多段階学習なしに暗黙的に同じことを学習する新しいシングルステージフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.508088032296086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image-based virtual try-on aims to fit an in-shop garment onto a clothed person image. Garment warping, which aligns the target garment with the corresponding body parts in the person image, is a crucial step in achieving this goal. Existing methods often use multi-stage frameworks to handle clothes warping, person body synthesis and tryon generation separately or rely on noisy intermediate parser-based labels. We propose a novel single-stage framework that implicitly learns the same without explicit multi-stage learning. Our approach utilizes a novel semantic-contextual fusion attention module for garment-person feature fusion, enabling efficient and realistic cloth warping and body synthesis from target pose keypoints. By introducing a lightweight linear attention framework that attends to garment regions and fuses multiple sampled flow fields, we also address misalignment and artifacts present in previous methods. To achieve simultaneous learning of warped garment and try-on results, we introduce a Warped Cloth Learning Module. WCLM uses segmented warped garments as ground truth, operating within a single-stage paradigm. Our proposed approach significantly improves the quality and efficiency of virtual try-on methods, providing users with a more reliable and realistic virtual try-on experience. We evaluate our method on the VITON dataset and demonstrate its state-of-the-art performance in terms of both qualitative and quantitative metrics.
• Abstract（参考訳）: 画像ベースの仮想試着は、ショップの衣服を着ている人の画像に合わせることを目的としている。 対象の衣服を人物画像の対応する身体部分と整列させるガーメント・ワープは、この目標を達成するための重要なステップである。 既存の手法では、服の反り、人体合成、トリオン生成を別々に扱うために多段階のフレームワークを使うことが多い。 明示的な多段階学習なしに暗黙的に同じことを学習する新しいシングルステージフレームワークを提案する。 提案手法は,衣服と人物の特徴融合のための新しい意味的・文脈的融合アテンションモジュールを用い,目的のポーズキーポイントからの効率的かつ現実的な布の反りと身体合成を可能にする。 複数のサンプルフロー場を融合させる軽量な線形アテンションフレームワークを導入することにより,従来手法のミスアライメントやアーティファクトにも対処する。 乱れた衣服と試着結果の同時学習を実現するために,乱れた衣服学習モジュールを導入する。 WCLMは、セグメント化されたワープされた衣服を、単一ステージのパラダイムで運用する真実として使用している。 提案手法は,仮想試行法の品質と効率を大幅に向上させ,より信頼性が高く現実的な仮想試行体験を提供する。 本手法をVITONデータセット上で評価し,質的,定量的両指標の両面から最先端の性能を示す。

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