論文の概要: SiCo: A Size-Controllable Virtual Try-On Approach for Informed Decision-Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02803v1
- Date: Mon, 5 Aug 2024 19:46:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 15:38:41.246231
- Title: SiCo: A Size-Controllable Virtual Try-On Approach for Informed Decision-Making
- Title（参考訳）: SiCo:Informed Decision-Makingのためのサイズ調整可能な仮想トライオンアプローチ
- Authors: Sherry X. Chen, Alex Christopher Lim, Yimeng Liu, Pradeep Sen, Misha Sra,
- Abstract要約: VTO(Virtual try-on)アプリケーションは、ユーザが衣服をプレビューできるようにすることで、オンラインショッピング体験を改善することを目的としている。
多くのVTOツールは、衣服のサイズと利用者の身体サイズの間に重要な関係を考慮できない。
SiCoはオンラインのVTOシステムで、ユーザーは自分の画像をアップロードし、服のサイズがどう見えるかを視覚化できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.418243635054536
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Virtual try-on (VTO) applications aim to improve the online shopping experience by allowing users to preview garments, before making purchase decisions. However, many VTO tools fail to consider the crucial relationship between a garment's size and the user's body size, often employing a one-size-fits-all approach when visualizing a clothing item. This results in poor size recommendations and purchase decisions leading to increased return rates. To address this limitation, we introduce SiCo, an online VTO system, where users can upload images of themselves and visualize how different sizes of clothing would look on their body to help make better-informed purchase decisions. Our user study shows SiCo's superiority over baseline VTO. The results indicate that our approach significantly enhances user ability to gauge the appearance of outfits on their bodies and boosts their confidence in selecting clothing sizes that match desired goals. Based on our evaluation, we believe our VTO design has the potential to reduce return rates and enhance the online clothes shopping experience. Our code is available at https://github.com/SherryXTChen/SiCo.
- Abstract（参考訳）: VTO(Virtual try-on)アプリケーションは、購入決定を行う前に、ユーザが衣服をプレビューできるようにすることで、オンラインショッピング体験を改善することを目的としている。
しかしながら、多くのVTOツールは、衣服のサイズと使用者の体の大きさの重大な関係を考慮せず、衣類を視覚化する際には、一様のアプローチを採用することが多い。
その結果、低いサイズのレコメンデーションと購入決定が、リターン率の上昇につながります。
この制限に対処するため、オンラインのVTOシステムであるSiCoを導入し、ユーザーは自分の画像をアップロードし、さまざまなサイズの服が自分の体にどのように見えるかを視覚化して、よりインフォームドな購入決定を下すことができる。
ユーザスタディでは、ベースラインVTOよりもSiCoの方が優れています。
以上の結果から,本手法は,身体に着用する衣服の外観を計測するユーザ能力を著しく向上させ,目的に合致する衣服のサイズを選択することへの自信を高めることが示唆された。
評価の結果,VTOデザインはリターン率を低減し,オンライン衣料品ショッピング体験を向上する可能性が示唆された。
私たちのコードはhttps://github.com/SherryXTChen/SiCo.comで公開されています。
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