論文の概要: ITVTON:Virtual Try-On Diffusion Transformer Model Based on Integrated Image and Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16757v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 07:24:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 22:09:11.083538
• Title: ITVTON:Virtual Try-On Diffusion Transformer Model Based on Integrated Image and Text
• Title（参考訳）: ITVTON:統合画像とテキストに基づく仮想拡散変圧器モデル
• Authors: Haifeng Ni,
• Abstract要約: ITVTONは,衣料品とキャラクタイメージを入力として空間チャネルに沿って組み合わせることで,衣料品とキャラクタのインタラクションを向上させる手法である。 複数の画像からテキストを統合的に記述することで、生成した視覚効果の現実性を高める。 実験では、ITVTONは質的にも定量的にもベースライン法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in virtual fitting for characters and clothing have leveraged diffusion models to improve the realism of garment fitting. However, challenges remain in handling complex scenes and poses, which can result in unnatural garment fitting and poorly rendered intricate patterns. In this work, we introduce ITVTON, a novel method that enhances clothing-character interactions by combining clothing and character images along spatial channels as inputs, thereby improving fitting accuracy for the inpainting model. Additionally, we incorporate integrated textual descriptions from multiple images to boost the realism of the generated visual effects. To optimize computational efficiency, we limit training to the attention parameters within a single diffusion transformer (Single-DiT) block. To more rigorously address the complexities of real-world scenarios, we curated training samples from the IGPair dataset, thereby enhancing ITVTON's performance across diverse environments. Extensive experiments demonstrate that ITVTON outperforms baseline methods both qualitatively and quantitatively, setting a new standard for virtual fitting tasks.
• Abstract（参考訳）: キャラクタや衣服の仮想フィッティングの最近の進歩は, 拡散モデルを活用して, 衣服フィッティングの現実性を高めている。 しかし、複雑なシーンやポーズを扱う際には課題が残っており、不自然な服装や複雑なパターンが不自然な結果をもたらす可能性がある。 そこで本研究では,空間チャネルに沿って衣料品とキャラクタイメージを合成することで,衣料品とキャラクタのインタラクションを向上する新しい手法であるITVTONについて紹介する。 さらに,複数の画像からのテキスト記述を統合し,生成した視覚効果の現実性を高める。 計算効率を最適化するため,単一拡散変圧器(Single-DiT)ブロック内の注意パラメータにトレーニングを限定する。 実世界のシナリオの複雑さをより厳密に解決するため、IGPairデータセットからトレーニングサンプルをキュレートし、様々な環境におけるITVTONのパフォーマンスを向上した。 大規模な実験により、ITVTONは定性的かつ定量的にベースライン法より優れており、仮想的適合タスクの新たな標準が設定されている。

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