論文の概要: FitControler: Toward Fit-Aware Virtual Try-On

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24016v1
• Date: Tue, 30 Dec 2025 06:31:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.300902
• Title: FitControler: Toward Fit-Aware Virtual Try-On
• Title（参考訳）: FitControler: Fit-Aware Virtual Try-Onに向けて
• Authors: Lu Yang, Yicheng Liu, Yanan Li, Xiang Bai, Hao Lu,
• Abstract要約: ガーメントフィットはファッションデザインの基本的な要素である。 本稿では,最新のVTONモデルにシームレスに統合可能な学習可能なプラグインである,フィット対応VTONとFitControlerを紹介する。 特に、フィットを意識したFat4Menと呼ばれるVTONデータセットを構築しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.18033917605626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Realistic virtual try-on (VTON) concerns not only faithful rendering of garment details but also coordination of the style. Prior art typically pursues the former, but neglects a key factor that shapes the holistic style -- garment fit. Garment fit delineates how a garment aligns with the body of a wearer and is a fundamental element in fashion design. In this work, we introduce fit-aware VTON and present FitControler, a learnable plug-in that can seamlessly integrate into modern VTON models to enable customized fit control. To achieve this, we highlight two challenges: i) how to delineate layouts of different fits and ii) how to render the garment that matches the layout. FitControler first features a fit-aware layout generator to redraw the body-garment layout conditioned on a set of delicately processed garment-agnostic representations, and a multi-scale fit injector is then used to deliver layout cues to enable layout-driven VTON. In particular, we build a fit-aware VTON dataset termed Fit4Men, including 13,000 body-garment pairs of different fits, covering both tops and bottoms, and featuring varying camera distances and body poses. Two fit consistency metrics are also introduced to assess the fitness of generations. Extensive experiments show that FitControler can work with various VTON models and achieve accurate fit control. Code and data will be released.
• Abstract（参考訳）: VTON(Realistic Virtual try-on)は、衣服の詳細を忠実にレンダリングするだけでなく、スタイルの調整も行う。 先行芸術は通常前者を追求するが、全体的なスタイルを形作る重要な要素である衣服を無視する。 衣料は、衣服が着用者の身体とどのように結びつくかを示すもので、ファッションデザインの基本的な要素である。 本研究では,最新のVTONモデルにシームレスに統合し,カスタマイズ可能なフィット制御を実現するための学習可能なプラグインである,フィット対応VTONとFitControlerを紹介する。 これを実現するために、私たちは2つの課題を強調します。 一 異なる適合の配置を定める方法及び方法 二 レイアウトに適合する衣服の描画方法 FitControlerはまず、微妙に処理された衣服に依存しない一連の表現に条件付けされたボディガーメントレイアウトを再描画するフィットアウェアレイアウトジェネレータを備え、その後、複数スケールのフィットインジェクタを使用してレイアウトキューを配信し、レイアウト駆動のVTONを可能にする。 特に、フィットを意識したVTONデータセットFit4Menを構築し、フィットの異なる13,000組のボディガーメントペアを含み、トップとボトムの両方をカバーし、さまざまなカメラ距離とボディポーズを特徴としている。 世代ごとの適合度を評価するために、2つの適合一貫性指標も導入されている。 大規模な実験により、FitControlerは様々なVTONモデルで動作し、正確な適合制御を実現できることが示された。 コードとデータはリリースされます。

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