論文の概要: LPH-VTON: Resolving the Structure-Texture Dilemma of Virtual Try-On via Latent Process Handover
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14874v1
- Date: Thu, 14 May 2026 14:18:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.868193
- Title: LPH-VTON: Resolving the Structure-Texture Dilemma of Virtual Try-On via Latent Process Handover
- Title（参考訳）: LPH-VTON:潜在プロセスハンドオーバによる仮想トライオンの構造とテクスチュアジレンマの解消
- Abstract要約: 仮想トライオン(Virtual Try-On)は、人の体とポーズを正確に整列した衣服のフォトリアリスティックなイメージを合成することを目的としている。
しかし、現在の拡散に基づく手法は、構造的完全性とテクスチャ的忠実性の間に根本的なトレードオフに直面している。
LPH-VTONは、この緊張を1つの連続的分極過程の中で解消する新しい相乗的フレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.242291833451882
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Virtual Try-On (VTON) aims to synthesize photorealistic images of garments precisely aligned with a person's body and pose. Current diffusion-based methods, however, face a fundamental trade-off between structural integrity and textural fidelity. In this paper, we formalize this challenge as a consequence of complementary inductive biases inherent in prevailing architectures: models heavily reliant on spatial constraints naturally favor geometric alignment but often suppress textures, whereas models dominated by unconstrained generative priors excel at vibrant detail rendering but are prone to structural drift. Based on this diagnosis, we propose LPH-VTON, a new synergistic framework that resolves this tension within a single, continuous denoising process. LPH-VTON strategically decomposes the generation, leveraging a structure-biased model to establish a geometrically consistent latent scaffold in the early stages, before handing over control to a texture-biased model for high-fidelity detail rendering. Extensive experiments validate our approach. Our model achieves a superior Pareto-optimal balance, establishing new benchmarks in perceptual faithfulness while maintaining highly competitive structural alignment across the standard dataset VITON-HD, proving the efficacy of temporal architectural decoupling.
- Abstract（参考訳）: 仮想トライオン(VTON)は、人の体とポーズを正確に整列した衣服のフォトリアリスティックなイメージを合成することを目的としている。
しかし、現在の拡散に基づく手法は、構造的完全性とテクスチャ的忠実性の間に根本的なトレードオフに直面している。
空間的制約に強く依存するモデルは、自然に幾何学的アライメントを好むが、テクスチャを抑圧することが多い。
この診断に基づいて,この緊張を1つの連続的認知過程の中で解消する新しい相乗的枠組みであるLPH-VTONを提案する。
LPH-VTON はこの生成を戦略的に分解し、構造バイアスモデルを用いて幾何学的に一貫した潜在足場を初期の段階で確立した後、高忠実度ディテールレンダリングのためにテクスチャバイアスモデルに制御を委譲する。
大規模な実験が我々のアプローチを検証する。
提案モデルでは,標準データセットであるVITON-HDと競合する構造的アライメントを維持しつつ,時間的構造的デカップリングの有効性を証明しながら,知覚的忠実度に新たなベンチマークを確立することにより,パレート最適バランスを向上する。
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