論文の概要: CAT-DM: Controllable Accelerated Virtual Try-on with Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18405v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 09:56:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 17:05:05.584388
• Title: CAT-DM: Controllable Accelerated Virtual Try-on with Diffusion Model
• Title（参考訳）: CAT-DM:拡散モデルによる制御可能な仮想試行
• Authors: Jianhao Zeng, Dan Song, Weizhi Nie, Hongshuo Tian, Tongtong Wang, Anan Liu
• Abstract要約: 画像ベースの仮想試行において,GAN(Generative Adversarial Networks)が研究分野を支配している。 近年の拡散モデルでは,様々な画像生成タスクにおいて驚くべき性能がみられた。 CAT-DMと呼ばれる拡散モデルを用いた制御可能な仮想トライオンを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.35138993399461
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image-based virtual try-on enables users to virtually try on different garments by altering original clothes in their photographs. Generative Adversarial Networks (GANs) dominate the research field in image-based virtual try-on, but have not resolved problems such as unnatural deformation of garments and the blurry generation quality. Recently, diffusion models have emerged with surprising performance across various image generation tasks. While the generative quality of diffusion models is impressive, achieving controllability poses a significant challenge when applying it to virtual try-on tasks and multiple denoising iterations limit its potential for real-time applications. In this paper, we propose Controllable Accelerated virtual Try-on with Diffusion Model called CAT-DM. To enhance the controllability, a basic diffusion-based virtual try-on network is designed, which utilizes ControlNet to introduce additional control conditions and improves the feature extraction of garment images. In terms of acceleration, CAT-DM initiates a reverse denoising process with an implicit distribution generated by a pre-trained GAN-based model. Compared with previous try-on methods based on diffusion models, CAT-DM not only retains the pattern and texture details of the in-shop garment but also reduces the sampling steps without compromising generation quality. Extensive experiments demonstrate the superiority of CAT-DM against both GAN-based and diffusion-based methods in producing more realistic images and accurately reproducing garment patterns. Our code and models will be publicly released.
• Abstract（参考訳）: 画像ベースの仮想試着により、ユーザーは写真の中のオリジナルの服を変更することで、仮想的に異なる衣服を試すことができる。 画像ベースの仮想試行において,GAN(Generative Adversarial Networks)が研究分野を支配しているが,衣服の不自然な変形やぼやけた生成品質といった問題は解決されていない。 近年,様々な画像生成タスクにおける拡散モデルの性能向上が目覚ましい。 拡散モデルの生成的品質は印象的であるが、仮想試行タスクに適用する場合、制御可能性を達成することは大きな課題となる。 本稿では,CAT-DMと呼ばれる拡散モデルを用いた制御可能な仮想トライオンを提案する。 制御性を高めるために,ControlNet を利用した基本的な拡散型仮想トライオンネットワークを設計し,新たな制御条件を導入し,衣服画像の特徴抽出を改善する。 加速度の面では、CAT-DMは、事前訓練されたGANベースモデルによって生成される暗黙の分布で逆復調プロセスを開始する。 拡散モデルに基づく従来のトライオン法と比較すると,cat-dmはインショップ衣服のパターンやテクスチャの詳細を保持するだけでなく,生成品質を損なうことなくサンプリングステップを短縮できる。 広汎な実験は、よりリアルな画像を作成し、正確に衣料パターンを再現するGAN法と拡散法の両方に対するCAT-DMの優位性を実証している。 私たちのコードとモデルは公開されます。

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