論文の概要: Scalable and Realistic Virtual Try-on Application for Foundation Makeup with Kubelka-Munk Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07333v1
• Date: Wed, 09 Jul 2025 23:19:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.228642
• Title: Scalable and Realistic Virtual Try-on Application for Foundation Makeup with Kubelka-Munk Theory
• Title（参考訳）: Kubelka-Munk理論を用いたファンデーションメイクアップのためのスケーラブルでリアルな仮想試行応用
• Authors: Hui Pang, Sunil Hadap, Violetta Shevchenko, Rahul Suresh, Amin Banitalebi-Dehkordi,
• Abstract要約: ファンデーションVTO応用における重要な技術的課題は、ファンデーション-スキントーンカラーブレンディングの正確な合成である。 より高速な画像合成のための確立されたクーベルカ・マンク理論(KM)を近似する新しい手法を提案する。 我々は,電子商取引サイトで利用可能な製品情報にのみ依存して,現実的な基盤構成を実現するためのスケーラブルなエンドツーエンドフレームワークを構築している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.865360031361705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Augmented reality is revolutionizing beauty industry with virtual try-on (VTO) applications, which empowers users to try a wide variety of products using their phones without the hassle of physically putting on real products. A critical technical challenge in foundation VTO applications is the accurate synthesis of foundation-skin tone color blending while maintaining the scalability of the method across diverse product ranges. In this work, we propose a novel method to approximate well-established Kubelka-Munk (KM) theory for faster image synthesis while preserving foundation-skin tone color blending realism. Additionally, we build a scalable end-to-end framework for realistic foundation makeup VTO solely depending on the product information available on e-commerce sites. We validate our method using real-world makeup images, demonstrating that our framework outperforms other techniques.
• Abstract（参考訳）: 拡張現実(Augmented reality)は、仮想試用(Virtual try-on, VTO)アプリケーションによって美容産業に革命をもたらしている。 ファンデーションVTOアプリケーションにおける重要な技術的課題は、様々な製品範囲にわたるメソッドのスケーラビリティを維持しながら、ファンデーション・スキン・トーンカラーブレンディングの正確な合成である。 本研究では,基礎音色ブレンディングリアリズムを保ちながら,より高速な画像合成を実現するために,確立されたKubelka-Munk(KM)理論を近似する新しい手法を提案する。 さらに,電子商取引サイトで利用可能な製品情報にのみ依存して,現実的な基盤構成を実現するためのスケーラブルなエンドツーエンドフレームワークを構築した。 実世界のメイク画像を用いて本手法の有効性を検証し,フレームワークが他の手法よりも優れていることを示す。

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