論文の概要: AnyDesign: Versatile Area Fashion Editing via Mask-Free Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11553v3
- Date: Thu, 17 Oct 2024 08:58:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 06:11:36.153603
- Title: AnyDesign: Versatile Area Fashion Editing via Mask-Free Diffusion
- Title（参考訳）: AnyDesign: マスクフリー拡散によるVersatile Area FashionEditing
- Authors: Yunfang Niu, Lingxiang Wu, Dong Yi, Jie Peng, Ning Jiang, Haiying Wu, Jinqiao Wang,
- Abstract要約: ファッション画像編集は、与えられた指示に基づいて人物の外観を変更することを目的としている。
現在の手法ではセグメンタやキーポイント抽出器のような補助的なツールが必要であり、柔軟性と統一されたフレームワークが欠如している。
本稿では,多目的領域におけるマスフリー編集を可能にする拡散法であるAnyDesignを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.61572702219732
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Fashion image editing aims to modify a person's appearance based on a given instruction. Existing methods require auxiliary tools like segmenters and keypoint extractors, lacking a flexible and unified framework. Moreover, these methods are limited in the variety of clothing types they can handle, as most datasets focus on people in clean backgrounds and only include generic garments such as tops, pants, and dresses. These limitations restrict their applicability in real-world scenarios. In this paper, we first extend an existing dataset for human generation to include a wider range of apparel and more complex backgrounds. This extended dataset features people wearing diverse items such as tops, pants, dresses, skirts, headwear, scarves, shoes, socks, and bags. Additionally, we propose AnyDesign, a diffusion-based method that enables mask-free editing on versatile areas. Users can simply input a human image along with a corresponding prompt in either text or image format. Our approach incorporates Fashion DiT, equipped with a Fashion-Guidance Attention (FGA) module designed to fuse explicit apparel types and CLIP-encoded apparel features. Both Qualitative and quantitative experiments demonstrate that our method delivers high-quality fashion editing and outperforms contemporary text-guided fashion editing methods.
- Abstract（参考訳）: ファッション画像編集は、与えられた指示に基づいて人物の外観を変更することを目的としている。
既存の方法はセグメンタやキーポイント抽出器のような補助的なツールを必要とし、柔軟性と統一されたフレームワークを欠いている。
さらに、これらの手法は、多くのデータセットがクリーンな背景の人々に焦点を当てており、トップ、パンツ、ドレスなどの一般的な衣服のみを含むため、扱える服の種類に制限されている。
これらの制限は、現実世界のシナリオにおける適用性を制限します。
本稿では、まず、人間生成のための既存のデータセットを拡張し、より広い範囲のアパレルとより複雑な背景を含むようにする。
この拡張データセットでは、トップ、ズボン、ドレス、スカート、ヘッドウェア、スカーフ、靴、靴下、バッグなどのさまざまなアイテムを身に着けている。
さらに,多目的領域におけるマスフリー編集を可能にする拡散法であるAnyDesignを提案する。
ユーザは、テキストまたは画像フォーマットで、対応するプロンプトとともに、人間のイメージを入力できる。
提案手法は,Fashion-Guidance Attention (FGA)モジュールを備えたFashion DiTを取り入れ,明示的なアパレルタイプとCLIP符号化アパレル機能を融合させる。
質的,定量的な両実験により,本手法は高品質なファッション編集を実現し,現代テキスト誘導ファッション編集方法より優れることを示した。
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