論文の概要: Image-Based Virtual Try-On: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04811v4
• Date: Tue, 3 Sep 2024 03:54:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 22:14:48.308006
• Title: Image-Based Virtual Try-On: A Survey
• Title（参考訳）: 画像ベースのバーチャルトライオン:サーベイ
• Authors: Dan Song, Xuanpu Zhang, Juan Zhou, Weizhi Nie, Ruofeng Tong, Mohan Kankanhalli, An-An Liu,
• Abstract要約: 画像ベースの仮想試着は、自然に着飾った人物画像を衣服のイメージで合成することを目的としており、オンラインショッピングに革命をもたらし、画像生成に関連トピックを刺激する。 本稿では,パイプラインアーキテクチャ,人物表現,トライオン表示,衣料品のワープ,トライオンステージといった重要なモジュールの側面において,最先端技術と方法論を包括的に分析する。 さらに、CLIPを用いて試行結果のセマンティックアライメントを評価し、同じデータセット上で一様に実装された評価指標を用いて代表手法を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.6177665201224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image-based virtual try-on aims to synthesize a naturally dressed person image with a clothing image, which revolutionizes online shopping and inspires related topics within image generation, showing both research significance and commercial potential. However, there is a gap between current research progress and commercial applications and an absence of comprehensive overview of this field to accelerate the development.In this survey, we provide a comprehensive analysis of the state-of-the-art techniques and methodologies in aspects of pipeline architecture, person representation and key modules such as try-on indication, clothing warping and try-on stage. We additionally apply CLIP to assess the semantic alignment of try-on results, and evaluate representative methods with uniformly implemented evaluation metrics on the same dataset.In addition to quantitative and qualitative evaluation of current open-source methods, unresolved issues are highlighted and future research directions are prospected to identify key trends and inspire further exploration. The uniformly implemented evaluation metrics, dataset and collected methods will be made public available at https://github.com/little-misfit/Survey-Of-Virtual-Try-On.
• Abstract（参考訳）: 画像ベースの仮想試着は、自然に着飾った人物画像を衣服画像で合成することを目的としており、これはオンラインショッピングに革命をもたらし、画像生成に関連トピックを刺激し、研究の意義と商業的可能性の両方を示す。 しかし、現在の研究の進展と商業的応用の間にはギャップがあり、開発を加速するためにこの分野の総合的な概要が欠如している。本調査では、パイプラインアーキテクチャ、人物表現、試着表示、衣料のワープ、試着ステージといった重要なモジュールの側面における最先端技術と方法論を包括的に分析する。 また、CLIPを用いて試行結果のセマンティックアライメントを評価し、同じデータセット上で一様に実装された評価指標を用いた代表的手法の評価を行い、また、現在のオープンソース手法の定量的かつ質的な評価に加えて、未解決の問題が強調され、今後の研究方向が重要トレンドの特定とさらなる探索を促すことが期待されている。 均一に実装された評価メトリクス、データセット、収集されたメソッドはhttps://github.com/little-misfit/Survey-Of-Virtual-Try-Onで公開される。

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