論文の概要: ShoeModel: Learning to Wear on the User-specified Shoes via Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04833v2
- Date: Fri, 19 Jul 2024 07:39:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 23:27:33.381353
- Title: ShoeModel: Learning to Wear on the User-specified Shoes via Diffusion Model
- Title（参考訳）: ShoeModel: 拡散モデルによるユーザ指定靴の着用学習
- Authors: Binghui Chen, Wenyu Li, Yifeng Geng, Xuansong Xie, Wangmeng Zuo,
- Abstract要約: そこで本研究では,靴に作用するヒトの足の可塑性画像を生成するための靴装用システムShoe-Modelを提案する。
ベースラインと比較して、私たちのShoeModelは、異なるタイプの靴よりも一般化され、与えられた靴のID一貫性を維持することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.60623356092564
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the development of the large-scale diffusion model, Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) techniques are popular recently. However, how to truly make it serve our daily lives remains an open question. To this end, in this paper, we focus on employing AIGC techniques in one filed of E-commerce marketing, i.e., generating hyper-realistic advertising images for displaying user-specified shoes by human. Specifically, we propose a shoe-wearing system, called Shoe-Model, to generate plausible images of human legs interacting with the given shoes. It consists of three modules: (1) shoe wearable-area detection module (WD), (2) leg-pose synthesis module (LpS) and the final (3) shoe-wearing image generation module (SW). Them three are performed in ordered stages. Compared to baselines, our ShoeModel is shown to generalize better to different type of shoes and has ability of keeping the ID-consistency of the given shoes, as well as automatically producing reasonable interactions with human. Extensive experiments show the effectiveness of our proposed shoe-wearing system. Figure 1 shows the input and output examples of our ShoeModel.
- Abstract（参考訳）: 大規模拡散モデルの開発に伴い、人工知能生成コンテンツ(AIGC)技術が近年人気となっている。
しかし、それを本当に私たちの日常生活に届けるには、まだ未解決の問題だ。
そこで本稿では,AIGC技術を活用したEコマースマーケティング,すなわち人間によるユーザ指定シューズ表示のための超現実的広告画像の作成に焦点をあてる。
具体的には,靴を履く「シューモデル」を提案し,靴と相互作用する人間の足の可塑性画像を生成する。
1)履物領域検出モジュール(WD)、(2)脚位置合成モジュール(LpS)、および最終(3)履物画像生成モジュール(SW)の3つのモジュールから構成される。
第3楽章は順調に演奏される。
ベースラインと比較して、私たちのShoeModelは、さまざまなタイプのシューズを一般化し、靴のID一貫性を維持し、人間と合理的なインタラクションを自動的に生成する能力を持っていることが示されています。
広汎な実験により,提案システムの有効性が示された。
図1は、ShoeModelの入力と出力の例を示しています。
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