論文の概要: Shape-Guided Clothing Warping for Virtual Try-On

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15232v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 17:08:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 15:56:32.610226
• Title: Shape-Guided Clothing Warping for Virtual Try-On
• Title（参考訳）: 仮想試着用形状ガイド装具ウォーピング
• Authors: Xiaoyu Han, Shunyuan Zheng, Zonglin Li, Chenyang Wang, Xin Sun, Quanling Meng,
• Abstract要約: 画像ベースの仮想試着は、インショップの衣服を人の画像にシームレスにフィットさせることを目的としている。 SCW-VTONと呼ばれる仮想試着のための新しい形状誘導型衣服ワープ手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.750870148213539
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image-based virtual try-on aims to seamlessly fit in-shop clothing to a person image while maintaining pose consistency. Existing methods commonly employ the thin plate spline (TPS) transformation or appearance flow to deform in-shop clothing for aligning with the person's body. Despite their promising performance, these methods often lack precise control over fine details, leading to inconsistencies in shape between clothing and the person's body as well as distortions in exposed limb regions. To tackle these challenges, we propose a novel shape-guided clothing warping method for virtual try-on, dubbed SCW-VTON, which incorporates global shape constraints and additional limb textures to enhance the realism and consistency of the warped clothing and try-on results. To integrate global shape constraints for clothing warping, we devise a dual-path clothing warping module comprising a shape path and a flow path. The former path captures the clothing shape aligned with the person's body, while the latter path leverages the mapping between the pre- and post-deformation of the clothing shape to guide the estimation of appearance flow. Furthermore, to alleviate distortions in limb regions of try-on results, we integrate detailed limb guidance by developing a limb reconstruction network based on masked image modeling. Through the utilization of SCW-VTON, we are able to generate try-on results with enhanced clothing shape consistency and precise control over details. Extensive experiments demonstrate the superiority of our approach over state-of-the-art methods both qualitatively and quantitatively. The code is available at https://github.com/xyhanHIT/SCW-VTON.
• Abstract（参考訳）: 画像ベースの仮想試着は、ポーズの一貫性を維持しながら、人の画像にインショップの衣服をシームレスに適合させることを目的としている。 既存の方法は、通常、薄板スプライン(TPS)変換または外観フローを使用して、人の体に合わせるために、ショップ内服を変形させる。 有望な性能にもかかわらず、これらの手法は細部を正確に制御することができず、衣服と人の身体の形状の不整合や露出した手足の領域の歪みを生じさせる。 これらの課題に対処するために, SCW-VTONと呼ばれる仮想試着のための新しい形状誘導型衣服ワープ手法を提案する。 衣服整形のためのグローバルな形状制約を統合するため,形状経路と流路からなる二重経路整形モジュールを考案した。 前者の経路は、人の体と整合した衣服形状を捉え、後者の経路は、衣服形状の前形と後形の間のマッピングを活用して、外観フローの推定を導く。 さらに,実験結果の四肢領域の歪みを軽減するために,マスク画像モデリングに基づく手足再建ネットワークを構築し,詳細な手足指導を統合する。 SCW-VTONの利用により, 衣服形状の整合性を高め, 細部を正確に制御し, 試着結果を生成することができる。 大規模実験は, 定性的かつ定量的に, 最先端手法に対する我々のアプローチの優位性を実証するものである。 コードはhttps://github.com/xyhanHIT/SCW-VTONで公開されている。

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