Virtual Try-Off: Новый Подход к Генерации Изображений Одежды с Использованием Диффузионных Моделей

В данной статье представлен Virtual Try-Off (VTOFF), новая задача, сосредоточенная на генерации стандартизированных изображений одежды из одиночных фотографий одетых людей. В отличие от традиционного виртуального примерки (VTON), который цифровым образом одевает моделей, VTOFF стремится извлечь каноническое изображение одежды, что ставит уникальные задачи в захвате формы, текстуры и сложных узоров одежды. Эта четко определенная цель делает VTOFF особенно эффективным для оценки точности реконструкции в генеративных моделях. Мы представляем TryOffDiff, модель, которая адаптирует Stable Diffusion с визуальной кондиционированием на основе SigLIP, чтобы обеспечить высокую точность и сохранение деталей. Эксперименты на модифицированном наборе данных VITON-HD показывают, что наш подход превосходит базовые методы, основанные на переносе поз и виртуальной примерке, с меньшим количеством шагов предварительной и последующей обработки. Наш анализ показывает, что традиционные метрики генерации изображений недостаточно хорошо оценивают качество реконструкции, что побуждает нас полагаться на DISTS для более точной оценки. Наши результаты подчеркивают потенциал VTOFF для улучшения изображения продукции в приложениях электронной коммерции, продвижения оценки генеративных моделей и вдохновения будущей работы по высокоточной реконструкции. Демонстрация, код и модели доступны по адресу: https://rizavelioglu.github.io/tryoffdiff/.