論文の概要: COutfitGAN: Learning to Synthesize Compatible Outfits Supervised by Silhouette Masks and Fashion Styles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08674v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 03:32:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:47:21.102754
• Title: COutfitGAN: Learning to Synthesize Compatible Outfits Supervised by Silhouette Masks and Fashion Styles
• Title（参考訳）: CoutfitGAN:シルエットマスクとファッションスタイルによって監督される互換性のある成果を合成する学習
• Authors: Dongliang Zhou, Haijun Zhang, Qun Li, Jianghong Ma, Xiaofei Xu,
• Abstract要約: 本稿では,任意の数のファッションアイテムに基づいて,相補的で相補的なファッションアイテムを生成する新しいタスクを提案する。 特に,衣服を構成することができるファッションアイテムを考えると,この論文の目的は,特定のファッションアイテムと互換性のある他の補完的なファッションアイテムの写実的なイメージを合成することである。 これを実現するために、ピラミッドスタイル抽出器、衣装生成装置、UNetベースのリアル/フェイク判別器、コロケーション判別器を含む、CoutfitGANと呼ばれる衣服生成フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.301719420997927
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• Abstract: How to recommend outfits has gained considerable attention in both academia and industry in recent years. Many studies have been carried out regarding fashion compatibility learning, to determine whether the fashion items in an outfit are compatible or not. These methods mainly focus on evaluating the compatibility of existing outfits and rarely consider applying such knowledge to 'design' new fashion items. We propose the new task of generating complementary and compatible fashion items based on an arbitrary number of given fashion items. In particular, given some fashion items that can make up an outfit, the aim of this paper is to synthesize photo-realistic images of other, complementary, fashion items that are compatible with the given ones. To achieve this, we propose an outfit generation framework, referred to as COutfitGAN, which includes a pyramid style extractor, an outfit generator, a UNet-based real/fake discriminator, and a collocation discriminator. To train and evaluate this framework, we collected a large-scale fashion outfit dataset with over 200K outfits and 800K fashion items from the Internet. Extensive experiments show that COutfitGAN outperforms other baselines in terms of similarity, authenticity, and compatibility measurements.
• Abstract（参考訳）: 近年, 大学・産業界において, 服飾を推奨する方法が注目されている。 ファッション・コンパチブル・ラーニング(ファッション・コンパチブル・ラーニング)について多くの研究が行われ、衣装のファッション・アイテムが相容れないかどうかを判断している。 これらの手法は主に既存の衣服の互換性の評価に重点を置いており、そのような知識を新しいファッションアイテムの「デザイン」に応用することはめったにない。 本稿では,任意の数のファッションアイテムに基づいて,相補的で相補的なファッションアイテムを生成する新しいタスクを提案する。 特に,衣服を構成することができるファッションアイテムを考えると,この論文の目的は,特定のファッションアイテムと互換性のある他の補完的なファッションアイテムの写実的なイメージを合成することである。 これを実現するために、ピラミッドスタイル抽出器、衣装生成装置、UNetベースのリアル/フェイク判別器、コロケーション判別器を含む、CoutfitGANと呼ばれる衣服生成フレームワークを提案する。 このフレームワークをトレーニングし、評価するために、インターネットから200K以上の衣装と800K以上のファッションアイテムからなる大規模なファッション服データセットを収集しました。 大規模な実験により、CoutfitGANは類似性、信頼性、互換性の測定で他のベースラインよりも優れていた。

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