論文の概要: EfficientVITON: An Efficient Virtual Try-On Model using Optimized Diffusion Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11776v1
- Date: Mon, 20 Jan 2025 22:44:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:22:27.614631
- Title: EfficientVITON: An Efficient Virtual Try-On Model using Optimized Diffusion Process
- Title（参考訳）: EfficientVITON:最適化拡散プロセスを用いた効率的な仮想試行モデル
- Authors: Mostafa Atef, Mariam Ayman, Ahmed Rashed, Ashrakat Saeed, Abdelrahman Saeed, Ahmed Fares,
- Abstract要約: 中心となる課題は、リアルな画像から画像への翻訳であり、そこでは衣服は多様な人間の形、ポーズ、人物に適合しなければならない。
2D変換を使った初期の手法では速度が提供されていたが、画像の品質はしばしば失望し、ディープラーニングのニュアンスを欠いていた。
拡散モデルの最近の進歩は、高忠実度翻訳の公約を示しているが、現在の仮想試用ツールは、詳細損失やワープの問題に苦慮している。
本稿では,事前学習型安定拡散モデルを利用した仮想試行システムであるEfficientVITONを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0451307225357427
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- Abstract: Would not it be much more convenient for everybody to try on clothes by only looking into a mirror ? The answer to that problem is virtual try-on, enabling users to digitally experiment with outfits. The core challenge lies in realistic image-to-image translation, where clothing must fit diverse human forms, poses, and figures. Early methods, which used 2D transformations, offered speed, but image quality was often disappointing and lacked the nuance of deep learning. Though GAN-based techniques enhanced realism, their dependence on paired data proved limiting. More adaptable methods offered great visuals but demanded significant computing power and time. Recent advances in diffusion models have shown promise for high-fidelity translation, yet the current crop of virtual try-on tools still struggle with detail loss and warping issues. To tackle these challenges, this paper proposes EfficientVITON, a new virtual try-on system leveraging the impressive pre-trained Stable Diffusion model for better images and deployment feasibility. The system includes a spatial encoder to maintain clothings finer details and zero cross-attention blocks to capture the subtleties of how clothes fit a human body. Input images are carefully prepared, and the diffusion process has been tweaked to significantly cut generation time without image quality loss. The training process involves two distinct stages of fine-tuning, carefully incorporating a balance of loss functions to ensure both accurate try-on results and high-quality visuals. Rigorous testing on the VITON-HD dataset, supplemented with real-world examples, has demonstrated that EfficientVITON achieves state-of-the-art results.
- Abstract（参考訳）: 鏡を覗いてみれば、みんなが服を試してみる方がずっと便利ではないだろうか?
その問題の答えは、仮想トライオンであり、ユーザーは衣装をデジタルで試すことができる。
中心となる課題は、リアルな画像から画像への翻訳であり、そこでは衣服は多様な人間の形、ポーズ、人物に適合しなければならない。
2D変換を使った初期の手法では速度が提供されていたが、画像の品質はしばしば失望し、ディープラーニングのニュアンスを欠いていた。
GANベースの手法はリアリズムを高めたが、ペアデータへの依存は制限された。
より適応的な手法は優れたビジュアルを提供するが、計算能力と時間を必要とする。
拡散モデルの最近の進歩は、高忠実度翻訳の公約を示しているが、現在の仮想試用ツールは、詳細損失やワープの問題に苦慮している。
これらの課題に対処するため,本稿では,より優れた画像とデプロイメントの実現性を実現するために,トレーニング済みの安定拡散モデルを利用した仮想試行システムであるEfficientVITONを提案する。
このシステムは、衣服の細部を維持する空間エンコーダと、衣服が人間の体にどのように収まるかの微妙さを捉えるために、クロスアテンションブロックをゼロにする。
入力画像を慎重に準備し、拡散過程を微調整し、画像品質の損失を伴わずに生成時間を著しく短縮した。
トレーニングプロセスには、2つの異なる微調整段階が含まれており、正確な試行結果と高品質な視覚の両方を保証するために、損失関数のバランスを慎重に取り入れている。
VITON-HDデータセットの厳密なテストは、実例を補足して、EfficientVITONが最先端の結果を達成することを示した。
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