DiffusionTrend: A Minimalist Approach to Virtual Fashion Try-On

要約

仮想ファッショントライオン用の拡散トレンドを紹介します。これにより、拡散モデルを再訓練する必要があります。
高度な拡散モデルを使用して、拡散トレンドは、衣服の詳細のニュアンスをキャプチャするために、以前の情報が豊富な潜在情報を活用します。
拡散除去プロセス全体を通して、これらの詳細は、軽量でコンパクトなCNNによって作られた正確な衣服マスクによって巧みに指示されるモデルイメージ生成にシームレスに統合されています。
拡散トレンドモデルは当初、最適ではないメトリックパフォーマンスを示していますが、探索的アプローチはいくつかの重要な利点を提供します。
（2）さまざまな複雑でユーザーフレンドリーなモデル入力の必要性を排除します。
（3）視覚的に説得力のあるトライオンエクスペリエンスを提供し、トレーニングのない拡散モデルの可能性を強調します。
仮想トライオンテクノロジーでの訓練を受けていない拡散モデルの適用へのこの最初の進出は、この産業的および学問的に価値のある分野でのさらなる調査と改良への道を開く可能性があります。

要約(オリジナル)

We introduce DiffusionTrend for virtual fashion try-on, which forgoes the need for retraining diffusion models. Using advanced diffusion models, DiffusionTrend harnesses latent information rich in prior information to capture the nuances of garment details. Throughout the diffusion denoising process, these details are seamlessly integrated into the model image generation, expertly directed by a precise garment mask crafted by a lightweight and compact CNN. Although our DiffusionTrend model initially demonstrates suboptimal metric performance, our exploratory approach offers some important advantages: (1) It circumvents resource-intensive retraining of diffusion models on large datasets. (2) It eliminates the necessity for various complex and user-unfriendly model inputs. (3) It delivers a visually compelling try-on experience, underscoring the potential of training-free diffusion model. This initial foray into the application of untrained diffusion models in virtual try-on technology potentially paves the way for further exploration and refinement in this industrially and academically valuable field.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google