論文の概要: Masked Extended Attention for Zero-Shot Virtual Try-On In The Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15331v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 17:45:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 12:43:51.109819
• Title: Masked Extended Attention for Zero-Shot Virtual Try-On In The Wild
• Title（参考訳）: Masked、ゼロショットのバーチャル・トライオンに注意を喚起
• Authors: Nadav Orzech, Yotam Nitzan, Ulysse Mizrahi, Dov Danon, Amit H. Bermano,
• Abstract要約: 仮想トライオン(Virtual Try-On)は、人物や衣服の特徴を保ちながら、画像中の衣服を別のものに置き換えることを目的としている。 現在の文献では、タスクの教師付きアプローチを採用し、一般化を損なうとともに、重い計算を課している。 本稿では,衣服の着衣を参考に塗布するためのゼロショットトレーニングフリーな新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.025262797698364
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Virtual Try-On (VTON) is a highly active line of research, with increasing demand. It aims to replace a piece of garment in an image with one from another, while preserving person and garment characteristics as well as image fidelity. Current literature takes a supervised approach for the task, impairing generalization and imposing heavy computation. In this paper, we present a novel zero-shot training-free method for inpainting a clothing garment by reference. Our approach employs the prior of a diffusion model with no additional training, fully leveraging its native generalization capabilities. The method employs extended attention to transfer image information from reference to target images, overcoming two significant challenges. We first initially warp the reference garment over the target human using deep features, alleviating "texture sticking". We then leverage the extended attention mechanism with careful masking, eliminating leakage of reference background and unwanted influence. Through a user study, qualitative, and quantitative comparison to state-of-the-art approaches, we demonstrate superior image quality and garment preservation compared unseen clothing pieces or human figures.
• Abstract（参考訳）: VTON(Virtual Try-On)は、需要の増加とともに、非常に活発な研究分野である。 人物や衣服の特徴を保ち、イメージの忠実さを保ちながら、画像中の衣服を別のものに置き換えることを目的としている。 現在の文献では、タスクの教師付きアプローチを採用し、一般化を損なうとともに、重い計算を課している。 本稿では,衣服を基準に塗布するゼロショットトレーニングフリーな手法を提案する。 我々のアプローチは、追加のトレーニングを伴わない拡散モデルの先行を取り入れ、そのネイティブな一般化能力を完全に活用する。 本手法では,参照画像から対象画像への画像情報の転送に注意を払い,二つの重要な課題を克服する。 われわれはまず、まず「テクスチュア・スタンディング」を緩和する深い特徴を用いて、対象の人間にリファレンス・ウェアを警告した。 次に、拡張された注意機構を注意深くマスキングし、参照背景の漏洩や不要な影響を除去する。 ユーザスタディ、質的、定量的に最先端のアプローチと比較することにより、未確認の衣服や人物と比較して、画質と衣服の保存性が優れていることを実証した。

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