論文の概要: OOTDiffusion: Outfitting Fusion based Latent Diffusion for Controllable Virtual Try-on

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01779v2
• Date: Thu, 7 Mar 2024 06:35:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 16:36:56.398309
• Title: OOTDiffusion: Outfitting Fusion based Latent Diffusion for Controllable Virtual Try-on
• Title（参考訳）: ootdiffusion: 制御可能な仮想トライオンのための潜在拡散型核融合装置
• Authors: Yuhao Xu, Tao Gu, Weifeng Chen, and Chengcai Chen
• Abstract要約: OOTDiffusionは、リアルで制御可能なイメージベースの仮想トライオンのための新しいネットワークアーキテクチャである。 我々は、事前訓練された潜伏拡散モデルのパワーを活用し、UNetを設計して、衣服の詳細特徴を学習する。 VITON-HDおよびDress Codeデータセットに関する実験により、OOTDiffusionが効率よく高品質な試行結果を生成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.46772222515689
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present OOTDiffusion, a novel network architecture for realistic and controllable image-based virtual try-on (VTON). We leverage the power of pretrained latent diffusion models, designing an outfitting UNet to learn the garment detail features. Without a redundant warping process, the garment features are precisely aligned with the target human body via the proposed outfitting fusion in the self-attention layers of the denoising UNet. In order to further enhance the controllability, we introduce outfitting dropout to the training process, which enables us to adjust the strength of the garment features through classifier-free guidance. Our comprehensive experiments on the VITON-HD and Dress Code datasets demonstrate that OOTDiffusion efficiently generates high-quality try-on results for arbitrary human and garment images, which outperforms other VTON methods in both realism and controllability, indicating an impressive breakthrough in virtual try-on. Our source code is available at https://github.com/levihsu/OOTDiffusion.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現実的で制御可能な仮想トライオン(VTON)のための新しいネットワークアーキテクチャOOTDiffusionを提案する。 我々は,事前学習された潜在拡散モデルのパワーを活用し,衣料品の細部を学習するためのunetをデザインする。 冗長な反り処理がなければ、被着物の特徴は、消音unetの自己着脱層において提案された着脱融合により、ターゲットの人体と正確に整合する。 制御性をさらに向上するため,トレーニングプロセスに着脱機能を導入し,分類者なし指導による衣服特徴の強さの調整を可能にした。 VITON-HDとDress Codeのデータセットに関する包括的な実験は、OOTDiffusionが任意の人や衣服の画像に対して効率よく高品質な試行結果を生成することを示した。 ソースコードはhttps://github.com/levihsu/ootdiffusionから入手できます。

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