論文の概要: DiffusionTrend: A Minimalist Approach to Virtual Fashion Try-On

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14465v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 02:24:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:31:32.308911
• Title: DiffusionTrend: A Minimalist Approach to Virtual Fashion Try-On
• Title（参考訳）: DiffusionTrend: 仮想ファッション試行のためのミニマリストアプローチ
• Authors: Wengyi Zhan, Mingbao Lin, Shuicheng Yan, Rongrong Ji,
• Abstract要約: DiffusionTrendは、事前情報に富んだ潜伏情報を利用して、衣服の詳細のニュアンスをキャプチャする。 視覚的に魅力的な試行体験を提供し、トレーニング不要の拡散モデルの可能性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.89972383310715
• License:
• Abstract: We introduce DiffusionTrend for virtual fashion try-on, which forgoes the need for retraining diffusion models. Using advanced diffusion models, DiffusionTrend harnesses latent information rich in prior information to capture the nuances of garment details. Throughout the diffusion denoising process, these details are seamlessly integrated into the model image generation, expertly directed by a precise garment mask crafted by a lightweight and compact CNN. Although our DiffusionTrend model initially demonstrates suboptimal metric performance, our exploratory approach offers some important advantages: (1) It circumvents resource-intensive retraining of diffusion models on large datasets. (2) It eliminates the necessity for various complex and user-unfriendly model inputs. (3) It delivers a visually compelling try-on experience, underscoring the potential of training-free diffusion model. This initial foray into the application of untrained diffusion models in virtual try-on technology potentially paves the way for further exploration and refinement in this industrially and academically valuable field.
• Abstract（参考訳）: 仮想ファッション試行用にDiffusionTrendを導入し,拡散モデルの再学習の必要性を排除した。 DiffusionTrendは、高度な拡散モデルを使用して、事前情報に富んだ潜伏情報を利用して、衣服の詳細のニュアンスをキャプチャする。 拡散復調過程を通じて、これらの詳細はモデル画像生成にシームレスに統合され、軽量でコンパクトなCNNによって製作された精密な衣服マスクによって専門的に指示される。 DiffusionTrend モデルは最初,最適度以下の測定性能を示すが,探索的アプローチでは,(1) 大規模データセット上での拡散モデルの資源集約的再学習を回避するという,いくつかの重要な利点がある。 2) 多様な複雑でユーザフレンドリーなモデル入力の必要性を解消する。 (3) 学習自由拡散モデルの可能性を示す視覚的に魅力的な試行体験を提供する。 仮想トライオン技術における未学習拡散モデルの応用への最初の進展は、この工業的、学術的に価値のある分野におけるさらなる探索と洗練の道を開く可能性がある。

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