論文の概要: VITON-DiT: Learning In-the-Wild Video Try-On from Human Dance Videos via Diffusion Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18326v1
• Date: Tue, 28 May 2024 16:21:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 17:50:12.378895
• Title: VITON-DiT: Learning In-the-Wild Video Try-On from Human Dance Videos via Diffusion Transformers
• Title（参考訳）: VITON-DiT:Diffusion Transformerを使って人間のダンスビデオから動画を学習する
• Authors: Jun Zheng, Fuwei Zhao, Youjiang Xu, Xin Dong, Xiaodan Liang,
• Abstract要約: そこで本研究では,VITON-DiT という,Diton-DiT ベースのビデオトライオンフレームワークを提案する。 具体的には、VITON-DiTは、衣服抽出器、空間-テンポラル denoising DiT、アイデンティティ保存制御ネットから構成される。 また、トレーニング中のランダム選択戦略や、長いビデオ生成を容易にするために、推論時に補間自己回帰(IAR)技術を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.45587477621942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video try-on stands as a promising area for its tremendous real-world potential. Prior works are limited to transferring product clothing images onto person videos with simple poses and backgrounds, while underperforming on casually captured videos. Recently, Sora revealed the scalability of Diffusion Transformer (DiT) in generating lifelike videos featuring real-world scenarios. Inspired by this, we explore and propose the first DiT-based video try-on framework for practical in-the-wild applications, named VITON-DiT. Specifically, VITON-DiT consists of a garment extractor, a Spatial-Temporal denoising DiT, and an identity preservation ControlNet. To faithfully recover the clothing details, the extracted garment features are fused with the self-attention outputs of the denoising DiT and the ControlNet. We also introduce novel random selection strategies during training and an Interpolated Auto-Regressive (IAR) technique at inference to facilitate long video generation. Unlike existing attempts that require the laborious and restrictive construction of a paired training dataset, severely limiting their scalability, VITON-DiT alleviates this by relying solely on unpaired human dance videos and a carefully designed multi-stage training strategy. Furthermore, we curate a challenging benchmark dataset to evaluate the performance of casual video try-on. Extensive experiments demonstrate the superiority of VITON-DiT in generating spatio-temporal consistent try-on results for in-the-wild videos with complicated human poses.
• Abstract（参考訳）: ビデオの試行は、その膨大な現実世界の潜在能力にとって有望な分野だ。 これまでの作品では、製品服のイメージを単純なポーズと背景のある人称ビデオに転送することしかできず、カジュアルに撮られたビデオではパフォーマンスが劣っている。 最近Soraは、現実のシナリオを特徴とするライフライクなビデオを生成するために、Diffusion Transformer(DiT)のスケーラビリティを明らかにした。 そこで本研究では,VITON-DiT という,Diton-DiT ベースのビデオ試用フレームワークを試作し,提案する。 具体的には、VITON-DiTは、衣服抽出器、空間-テンポラル denoising DiT、アイデンティティ保存制御ネットから構成される。 衣服の詳細を忠実に回収するために、抽出した衣服特徴を、装飾用DiTと制御ネットの自己注意出力と融合させる。 また、トレーニング中の新しいランダム選択戦略と、長いビデオ生成を容易にするために、推論時に補間自己回帰(IAR)技術を導入する。 VITON-DiTは、ペアリングされたトレーニングデータセットの厳格で制限的な構築を必要とする既存の試みとは異なり、不自由な人間のダンスビデオと慎重に設計されたマルチステージトレーニング戦略にのみ依存することで、そのスケーラビリティを著しく制限する。 さらに,カジュアルなビデオトライオンの性能を評価するために,挑戦的なベンチマークデータセットをキュレートする。 広汎な実験は、複雑な人間のポーズをともなう映像の時空間一貫した試行結果を生成する上で、VITON-DiTの優位性を実証している。

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