論文の概要: CrossVTON: Mimicking the Logic Reasoning on Cross-category Virtual Try-on guided by Tri-zone Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14373v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 09:05:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:24.579874
• Title: CrossVTON: Mimicking the Logic Reasoning on Cross-category Virtual Try-on guided by Tri-zone Priors
• Title（参考訳）: CrossVTON: Tri-zone Priors によるクロスカテゴリ仮想トライオンにおける論理推論の模倣
• Authors: Donghao Luo, Yujie Liang, Xu Peng, Xiaobin Hu, Boyuan Jiang, Chengming Xu, Taisong Jin, Chengjie Wang, Yanwei Fu,
• Abstract要約: CrossVTONは、クロスカテゴリ仮想試行のための堅牢なフィッティングイメージを生成するためのフレームワークである。 クロスカテゴリ試行に必要な複雑な推論を構造化フレームワークに切り離す。 定性評価と定量的評価の両方において、既存のベースラインを超え、最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.95051258676488
• License:
• Abstract: Despite remarkable progress in image-based virtual try-on systems, generating realistic and robust fitting images for cross-category virtual try-on remains a challenging task. The primary difficulty arises from the absence of human-like reasoning, which involves addressing size mismatches between garments and models while recognizing and leveraging the distinct functionalities of various regions within the model images. To address this issue, we draw inspiration from human cognitive processes and disentangle the complex reasoning required for cross-category try-on into a structured framework. This framework systematically decomposes the model image into three distinct regions: try-on, reconstruction, and imagination zones. Each zone plays a specific role in accommodating the garment and facilitating realistic synthesis. To endow the model with robust reasoning capabilities for cross-category scenarios, we propose an iterative data constructor. This constructor encompasses diverse scenarios, including intra-category try-on, any-to-dress transformations (replacing any garment category with a dress), and dress-to-any transformations (replacing a dress with another garment category). Utilizing the generated dataset, we introduce a tri-zone priors generator that intelligently predicts the try-on, reconstruction, and imagination zones by analyzing how the input garment is expected to align with the model image. Guided by these tri-zone priors, our proposed method, CrossVTON, achieves state-of-the-art performance, surpassing existing baselines in both qualitative and quantitative evaluations. Notably, it demonstrates superior capability in handling cross-category virtual try-on, meeting the complex demands of real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 画像ベースの仮想試行システムにおける顕著な進歩にもかかわらず、クロスカテゴリ仮想試行のための現実的で堅牢な画像を生成することは、依然として難しい課題である。 第一の難しさは、モデル画像内の様々な領域の機能を認識し、活用しながら、衣服とモデルの間のサイズミスマッチに対処する人間のような推論がないことである。 この問題に対処するため、人間の認知プロセスからインスピレーションを得て、クロスカテゴリ試行に必要な複雑な推論を構造化されたフレームワークに切り離す。 このフレームワークは、モデルイメージを3つの異なる領域(試行、再構築、想像のゾーン)に体系的に分解する。 各ゾーンは、衣服を収容し、現実的な合成を促進するために特定の役割を果たす。 クロスカテゴリシナリオに対して頑健な推論能力を持つモデルを実現するために,反復データコンストラクタを提案する。 このコンストラクタは、カテゴリー内の試着、任意の服装への変換(ドレスで衣料品のカテゴリーを置き換える)、ドレスから衣料品への変換(ドレスを他の衣服のカテゴリーに置き換える)など、さまざまなシナリオを含む。 生成したデータセットを利用して、入力された衣服がモデル画像とどのように一致するかを解析することにより、試行錯誤、再構築、想像ゾーンをインテリジェントに予測するトリゾーン先行生成装置を導入する。 提案手法であるCrossVTONは, 定性評価と定量的評価の両面で既存のベースラインを超え, 最先端性能を実現する。 特に、現実世界のアプリケーションの複雑な要求に応えて、クロスカテゴリ仮想トライオンを扱う優れた能力を示している。

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