Fugu-MT 論文翻訳(概要): FashionSD-X: Multimodal Fashion Garment Synthesis using Latent Diffusion

論文の概要: FashionSD-X: Multimodal Fashion Garment Synthesis using Latent Diffusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18591v1
Date: Fri, 26 Apr 2024 14:59:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-30 13:57:37.673318
Title: FashionSD-X: Multimodal Fashion Garment Synthesis using Latent Diffusion
Title（参考訳）: FashionSD-X:潜在拡散を用いたマルチモーダルファッションガーメント合成
Authors: Abhishek Kumar Singh, Ioannis Patras,
Abstract要約: 本研究では,遅延拡散モデルを用いて,ファッションデザインのプロセスを変えるための新しい生成パイプラインを提案する。我々は、スケッチデータを統合することで、マルチモーダルドレスコードやVITON-HDを含む最先端の仮想試行データセットを活用し、強化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.646594594565098
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The rapid evolution of the fashion industry increasingly intersects with technological advancements, particularly through the integration of generative AI. This study introduces a novel generative pipeline designed to transform the fashion design process by employing latent diffusion models. Utilizing ControlNet and LoRA fine-tuning, our approach generates high-quality images from multimodal inputs such as text and sketches. We leverage and enhance state-of-the-art virtual try-on datasets, including Multimodal Dress Code and VITON-HD, by integrating sketch data. Our evaluation, utilizing metrics like FID, CLIP Score, and KID, demonstrates that our model significantly outperforms traditional stable diffusion models. The results not only highlight the effectiveness of our model in generating fashion-appropriate outputs but also underscore the potential of diffusion models in revolutionizing fashion design workflows. This research paves the way for more interactive, personalized, and technologically enriched methodologies in fashion design and representation, bridging the gap between creative vision and practical application.
Abstract（参考訳）: ファッション産業の急速な進化は、特に生成的AIの統合を通じて、技術進歩とますます交差している。本研究では,遅延拡散モデルを用いて,ファッションデザインのプロセスを変えるための新しい生成パイプラインを提案する。 ControlNetとLoRAの微調整を利用して,テキストやスケッチなどのマルチモーダル入力から高品質な画像を生成する。我々は、スケッチデータを統合することで、マルチモーダルドレスコードやVITON-HDを含む最先端の仮想試行データセットを活用し、強化する。 FID,CLIP Score,KIDなどの指標を用いて評価を行った結果,従来の安定拡散モデルよりも大幅に優れた結果が得られた。その結果、ファッションに適したアウトプットを生成する上での我々のモデルの有効性だけでなく、ファッションデザインワークフローを革新させる上での拡散モデルの可能性も浮き彫りにした。この研究は、ファッションデザインと表現において、よりインタラクティブでパーソナライズされ、技術に富んだ方法論を開拓し、創造的ビジョンと実践的応用のギャップを埋める。

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