論文の概要: Fashion Style Editing with Generative Human Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01984v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 14:22:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 16:09:04.855372
• Title: Fashion Style Editing with Generative Human Prior
• Title（参考訳）: ジェネレーション・ヒューマン・プライオリティを用いたファッションスタイル編集
• Authors: Chaerin Kong, Seungyong Lee, Soohyeok Im, Wonsuk Yang,
• Abstract要約: 本研究の目的は,テキスト記述を用いた人間のイメージのファッションスタイルの操作である。 具体的には、生成した人間の先行性を活用し、学習した潜在空間をナビゲートすることでファッションスタイルの編集を実現する。 我々のフレームワークは、抽象的なファッション概念を人間のイメージにプロジェクションし、この分野にエキサイティングな新しいアプリケーションを導入することに成功している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.854813629782681
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image editing has been a long-standing challenge in the research community with its far-reaching impact on numerous applications. Recently, text-driven methods started to deliver promising results in domains like human faces, but their applications to more complex domains have been relatively limited. In this work, we explore the task of fashion style editing, where we aim to manipulate the fashion style of human imagery using text descriptions. Specifically, we leverage a generative human prior and achieve fashion style editing by navigating its learned latent space. We first verify that the existing text-driven editing methods fall short for our problem due to their overly simplified guidance signal, and propose two directions to reinforce the guidance: textual augmentation and visual referencing. Combined with our empirical findings on the latent space structure, our Fashion Style Editing framework (FaSE) successfully projects abstract fashion concepts onto human images and introduces exciting new applications to the field.
• Abstract（参考訳）: 画像編集は研究コミュニティで長年の課題であり、多くのアプリケーションに大きく影響している。 近年、テキスト駆動方式は人間の顔のような領域で有望な結果をもたらし始めているが、より複雑な領域への適用は比較的限られている。 そこで本研究では,人間の画像のファッションスタイルをテキスト記述を用いて操作することを目的とした,ファッションスタイル編集の課題について検討する。 具体的には、生成した人間の先行性を活用し、学習した潜在空間をナビゲートすることでファッションスタイルの編集を実現する。 まず,既存のテキスト駆動編集手法が,過度に単純化されたガイダンス信号により,我々の問題に乏しいことを検証し,テキスト拡張とビジュアル参照の2つの方法を提案する。 我々のファッションスタイル編集フレームワーク(FaSE)は、潜在空間構造に関する経験的知見と相まって、人間のイメージに抽象的なファッション概念を投影し、この分野にエキサイティングな新しい応用をもたらすことに成功しました。

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