Image-Based Virtual Try-On: A Survey

要約

画像ベースのバーチャル試着は、自然な服装をした人物の画像と衣服の画像を合成することを目的としており、オンラインショッピングに革命をもたらし、画像生成の関連トピックを刺激し、研究意義と商業的可能性の両方を示している。このサーベイでは、パイプラインアーキテクチャ、人物表現、試着表示、衣服ワーピング、試着ステージなどの主要モジュールの観点から、最先端の技術と方法論の包括的な分析を行う。さらに、試着結果のセマンティックアライメントを評価するためにCLIPを適用し、同じデータセット上で統一的に実装された評価メトリクスを用いて代表的な手法を評価する。現在のオープンソース手法の定量的・定性的評価に加え、未解決の問題を強調し、将来の研究の方向性を展望することで、主要な傾向を特定し、さらなる探求を促す。統一的に実装された評価指標、データセット、収集された手法は、https://github.com/little-misfit/Survey-Of-Virtual-Try-On で公開される。

要約(オリジナル)

Image-based virtual try-on aims to synthesize a naturally dressed person image with a clothing image, which revolutionizes online shopping and inspires related topics within image generation, showing both research significance and commercial potential. However, there is a gap between current research progress and commercial applications and an absence of comprehensive overview of this field to accelerate the development.In this survey, we provide a comprehensive analysis of the state-of-the-art techniques and methodologies in aspects of pipeline architecture, person representation and key modules such as try-on indication, clothing warping and try-on stage. We additionally apply CLIP to assess the semantic alignment of try-on results, and evaluate representative methods with uniformly implemented evaluation metrics on the same dataset.In addition to quantitative and qualitative evaluation of current open-source methods, unresolved issues are highlighted and future research directions are prospected to identify key trends and inspire further exploration. The uniformly implemented evaluation metrics, dataset and collected methods will be made public available at https://github.com/little-misfit/Survey-Of-Virtual-Try-On.

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