論文の概要: DressCode: Autoregressively Sewing and Generating Garments from Text Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16465v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 16:24:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 17:28:27.202176
• Title: DressCode: Autoregressively Sewing and Generating Garments from Text Guidance
• Title（参考訳）: DressCode: テキストガイダンスからガーメントの自動縫製と生成
• Authors: Kai He, Kaixin Yao, Qixuan Zhang, Jingyi Yu, Lingjie Liu, Lan Xu
• Abstract要約: 初心者向けデザインの民主化を目的とした,テキスト駆動型3D衣料生成フレームワークDressCodeを紹介した。 筆者らはまず,テキストコンディショニングとクロスアテンションを統合したGPTアーキテクチャであるSewingGPTを紹介した。 大規模言語モデルを活用することにより,本フレームワークは自然言語インタラクションによりCGフレンドリーな衣服を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.14645319768367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Apparel's significant role in human appearance underscores the importance of garment digitalization for digital human creation. Recent advances in 3D content creation are pivotal for digital human creation. Nonetheless, garment generation from text guidance is still nascent. We introduce a text-driven 3D garment generation framework, DressCode, which aims to democratize design for novices and offer immense potential in fashion design, virtual try-on, and digital human creation. For our framework, we first introduce SewingGPT, a GPT-based architecture integrating cross-attention with text-conditioned embedding to generate sewing patterns with text guidance. We also tailored a pre-trained Stable Diffusion for high-quality, tile-based PBR texture generation. By leveraging a large language model, our framework generates CG-friendly garments through natural language interaction. Our method also facilitates pattern completion and texture editing, simplifying the process for designers by user-friendly interaction. With comprehensive evaluations and comparisons with other state-of-the-art methods, our method showcases the best quality and alignment with input prompts. User studies further validate our high-quality rendering results, highlighting its practical utility and potential in production settings.
• Abstract（参考訳）: アパレルの人間の外観における重要な役割は、デジタル人間の創造における衣服のデジタル化の重要性を強調している。 近年の3Dコンテンツ制作の進歩は、デジタル人間の創造にとって重要な要素である。 それでも、テキストガイダンスによる衣服生成はまだ初期段階にある。 これは初心者向けにデザインを民主化し、ファッションデザイン、仮想試着、デジタル人間の創造に多大な可能性をもたらすことを目的としています。 我々はまず,テキストコンディション埋め込みとクロスアテンションを統合したgptベースのアーキテクチャであるmisinggptを導入し,テキスト指導によるミシンパターンを生成する。 また,高品質なタイルベースのPBRテクスチャ生成のために,事前訓練した安定拡散を調整した。 大規模言語モデルを活用することにより,本フレームワークは自然言語インタラクションによりCGフレンドリーな衣服を生成する。 また,パターン補完やテクスチャ編集が容易になり,ユーザフレンドリーなインタラクションによる設計プロセスが簡素化される。 総合的な評価と他の最先端手法との比較により,提案手法は入力プロンプトと最高の品質とアラインメントを示す。 ユーザスタディは高品質なレンダリング結果をさらに検証し、実運用環境での実用性と可能性を強調します。

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