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LOTS of Fashion! Multi-Conditioning for Image Generation via Sketch-Text Pairing

Created by
  • Haebom

作者

Federico Girella, Davide Talon, Ziyue Liu, Zanxi Ruan, Yiming Wang, Marco Cristani

概要

本論文は、ファッションデザインの複合的な創作過程を考慮して、スケッチとテキスト情報を組み合わせたファッションイメージ生成方法であるLOTS（LOcalized Text and Sketch for fashion image generation）を提示します。 LOTSはグローバルな説明と局所的なスケッチとテキスト情報を組み合わせて、拡散モデルベースの段階的なマージ戦略を通じて完成したファッションイメージを作成します。モジュール化されたペア中心表現を使用して、スケッチとテキストを独立した局所的特徴を維持しながら共有潜在空間にエンコードし、注意ベースのガイダンスを介して拡散モデルのマルチレベルノイズ除去の過程で局所およびグローバル条件を統合します。新しいファッションデータセットSketchyを公開し、定量的および定性的評価により、従来の方法よりも優れたパフォーマンスを示すことを実証します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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スケッチとテキスト情報を効果的に組み合わせることで、ファッションイメージ生成の精度と細かさを向上させました。
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局所的な情報を活用して、デザインの詳細な部分まで制御する新しい方法を提案しました。
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新しいファッションデータセットSketchyを公開することで、今後の研究に貢献できます。
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従来の方法より優れた性能を達成することで、ファッションデザイン分野の発展に貢献できます。
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Limitations：
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Sketchyデータセットの規模と多様性が将来改善される可能性があります。
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複雑なファッションデザインのあらゆる側面を完全に反映することはできません。
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現実世界のファッションデザインコースとの違いを明確に究明する必要があります。
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