論文の概要: GarmageNet: A Multimodal Generative Framework for Sewing Pattern Design and Generic Garment Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01483v2
• Date: Thu, 05 Jun 2025 08:21:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.259256
• Title: GarmageNet: A Multimodal Generative Framework for Sewing Pattern Design and Generic Garment Modeling
• Title（参考訳）: GarmageNet:パターン設計とジェネリックガーメントモデリングのためのマルチモーダル生成フレームワーク
• Authors: Siran Li, Ruiyang Liu, Chen Liu, Zhendong Wang, Gaofeng He, Yong-Lu Li, Xiaogang Jin, Huamin Wang,
• Abstract要約: GarmageNetは、2Dミシンパターンの作成を自動化する生成フレームワークである。 ガーマージ(Garmage)は、各パネルを構造的幾何学的イメージとしてエンコードする、新しい衣服表現である。 GarmageSetは1万以上のプロフェッショナルデザインの衣服からなる大規模なデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.086617193645022
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Realistic digital garment modeling remains a labor-intensive task due to the intricate process of translating 2D sewing patterns into high-fidelity, simulation-ready 3D garments. We introduce GarmageNet, a unified generative framework that automates the creation of 2D sewing patterns, the construction of sewing relationships, and the synthesis of 3D garment initializations compatible with physics-based simulation. Central to our approach is Garmage, a novel garment representation that encodes each panel as a structured geometry image, effectively bridging the semantic and geometric gap between 2D structural patterns and 3D garment shapes. GarmageNet employs a latent diffusion transformer to synthesize panel-wise geometry images and integrates GarmageJigsaw, a neural module for predicting point-to-point sewing connections along panel contours. To support training and evaluation, we build GarmageSet, a large-scale dataset comprising over 10,000 professionally designed garments with detailed structural and style annotations. Our method demonstrates versatility and efficacy across multiple application scenarios, including scalable garment generation from multi-modal design concepts (text prompts, sketches, photographs), automatic modeling from raw flat sewing patterns, pattern recovery from unstructured point clouds, and progressive garment editing using conventional instructions-laying the foundation for fully automated, production-ready pipelines in digital fashion. Project page: https://style3d.github.io/garmagenet.
• Abstract（参考訳）: リアルなデジタル衣料モデリングは、2Dミシンパターンを高忠実でシミュレーション可能な3D服に翻訳する複雑なプロセスのため、労働集約的な課題である。 本稿では,2次元縫製パターンの自動生成,縫製関係の構築,物理シミュレーションに適合した3次元衣料初期化の合成を行う統合生成フレームワークであるGarmageNetを紹介する。 これは、各パネルを構造的幾何学的イメージとしてエンコードし、2次元構造パターンと3次元の衣服形状の間の意味的および幾何学的ギャップを効果的に埋める新しい衣服表現である。 GarmageNetは、パネルワイズ幾何学画像を合成するために潜時拡散変換器を使用し、パネル輪郭に沿ってポイントツーポイントミシン接続を予測するニューラルネットワークモジュールであるGarmageJigsawを統合している。 トレーニングと評価をサポートするため、GarmageSetという、10,000以上の専門的に設計された衣服と詳細な構造とスタイルのアノテーションからなる大規模なデータセットを構築しました。 提案手法は,マルチモーダルデザイン概念(テキストプロンプト,スケッチ,写真)からのスケーラブルな衣料生成,生の平坦な縫製パターンからの自動モデリング,非構造化点雲からのパターン復元,デジタル方式による完全自動生産型パイプラインの基盤構築によるプログレッシブな衣料編集など,複数のアプリケーションシナリオにおける汎用性と有効性を示す。 プロジェクトページ: https://style3d.github.io/garmagenet.com

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