論文の概要: Towards Garment Sewing Pattern Reconstruction from a Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04218v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 18:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 14:22:38.424661
• Title: Towards Garment Sewing Pattern Reconstruction from a Single Image
• Title（参考訳）: 単一画像からの衣服縫製パターンの再構築に向けて
• Authors: Lijuan Liu, Xiangyu Xu, Zhijie Lin, Jiabin Liang, Shuicheng Yan
• Abstract要約: ガーメント縫製パターンは、衣服の本質的な休息形態を表しており、ファッションデザイン、バーチャルトライオン、デジタルアバターといった多くの用途のコアとなっている。 まず,SewFactoryという多目的データセットを合成した。 次に、縫製パターン予測性能を大幅に向上させるSewformerと呼ばれる2レベルトランスフォーマーネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.97825595711444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Garment sewing pattern represents the intrinsic rest shape of a garment, and is the core for many applications like fashion design, virtual try-on, and digital avatars. In this work, we explore the challenging problem of recovering garment sewing patterns from daily photos for augmenting these applications. To solve the problem, we first synthesize a versatile dataset, named SewFactory, which consists of around 1M images and ground-truth sewing patterns for model training and quantitative evaluation. SewFactory covers a wide range of human poses, body shapes, and sewing patterns, and possesses realistic appearances thanks to the proposed human texture synthesis network. Then, we propose a two-level Transformer network called Sewformer, which significantly improves the sewing pattern prediction performance. Extensive experiments demonstrate that the proposed framework is effective in recovering sewing patterns and well generalizes to casually-taken human photos. Code, dataset, and pre-trained models are available at: https://sewformer.github.io.
• Abstract（参考訳）: ガーメント縫製パターンは衣服の本質的な休息形態を表しており、ファッションデザイン、バーチャルトライオン、デジタルアバターなどの多くの応用のコアとなっている。 本研究は, 日常写真から衣服の縫製パターンを復元し, 補修する際の課題について考察する。 そこで本研究では,まず,モデルトレーニングと定量的評価のために,約1m画像と地中縫製パターンからなる多彩なデータセットswerfactoryを合成する。 SewFactoryは、さまざまな人間のポーズ、体形、縫製パターンをカバーし、提案された人間のテクスチャ合成ネットワークのおかげで現実的な外観を持つ。 次に,縫製パターン予測性能を大幅に向上させるSewformerと呼ばれる2レベルトランスフォーマーネットワークを提案する。 広範な実験により,提案手法は縫製パターンの回復に有効であり,カジュアルに撮影されたヒト写真によく一般化できることが示されている。 コード、データセット、事前トレーニングされたモデルは以下の通りである。

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