論文の概要: Street TryOn: Learning In-the-Wild Virtual Try-On from Unpaired Person Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16094v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 18:59:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 13:38:25.314822
• Title: Street TryOn: Learning In-the-Wild Virtual Try-On from Unpaired Person Images
• Title（参考訳）: street tryon:未舗装の人物画像から仮想トライオンを学ぶ
• Authors: Aiyu Cui, Jay Mahajan, Viraj Shah, Preeti Gomathinayagam, Svetlana Lazebnik
• Abstract要約: 街路場面のパフォーマンスを評価するためのStreet TryOnベンチマークを導入し、ペアデータなしで学習できる新しい手法を提案する。 提案手法は,新規なワープ補正手法を用いて,店舗・街路領域間のロバストな性能を実現することができる。 実験では、標準的なスタジオトライオンタスクと、ストリートトライオンタスクとクロスドメイントライオンタスクのSOTAパフォーマンスの競合性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.888473779831376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Virtual try-on has become a popular research topic, but most existing methods focus on studio images with a clean background. They can achieve plausible results for this studio try-on setting by learning to warp a garment image to fit a person's body from paired training data, i.e., garment images paired with images of people wearing the same garment. Such data is often collected from commercial websites, where each garment is demonstrated both by itself and on several models. By contrast, it is hard to collect paired data for in-the-wild scenes, and therefore, virtual try-on for casual images of people against cluttered backgrounds is rarely studied. In this work, we fill the gap in the current virtual try-on research by (1) introducing a Street TryOn benchmark to evaluate performance on street scenes and (2) proposing a novel method that can learn without paired data, from a set of in-the-wild person images directly. Our method can achieve robust performance across shop and street domains using a novel DensePose warping correction method combined with diffusion-based inpainting controlled by pose and semantic segmentation. Our experiments demonstrate competitive performance for standard studio try-on tasks and SOTA performance for street try-on and cross-domain try-on tasks.
• Abstract（参考訳）: 仮想試行はポピュラーな研究トピックとなっているが、既存のほとんどの手法はクリーンな背景を持つスタジオイメージに焦点を当てている。 対のトレーニングデータ、すなわち、同じ服を着ている人のイメージと対になる衣料画像から、身体に合う衣料画像に警告することで、このスタジオ試着設定において、妥当な結果が得られる。 このようなデータは、しばしば商業ウェブサイトから収集され、各衣服は単独で、複数のモデルで展示される。 対照的に、撮影現場でのペアデータ収集は困難であり、乱雑な背景に対するカジュアル画像の仮想試行はめったに行われない。 本研究では,(1)ストリート・トライオン・ベンチマークを導入し,(1)ストリート・シーンにおけるパフォーマンス評価を行い,(2)一組の人物画像からペアデータなしで学習できる新しい手法を提案することで,現在の仮想・トライ・オン研究のギャップを埋める。 提案手法は,新しいDensePoseワープ補正法と,ポーズとセマンティックセマンティックセグメンテーションによって制御された拡散型インペインティングを組み合わせることで,店舗・街路領域におけるロバストな性能を実現する。 実験では、標準的なスタジオトライオンタスクと、ストリートトライオンタスクとクロスドメイントライオンタスクのSOTAパフォーマンスの競合性能を実証した。

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