RAGDiffusion: Faithful Cloth Generation via External Knowledge Assimilation
Created by
Haebom
저자
Xianfeng Tan, Yuhan Li, Wenxiang Shang, Yubo Wu, Jian Wang, Xuanhong Chen, Yi Zhang, Ran Lin, Bingbing Ni
개요
RAGDiffusion은 다양한 실제 환경에서 추출한 의류 정보를 기반으로, 명확한 배경에 표시된 정면의 평면 의류 이미지를 복원하는 표준 의류 자산 생성 문제에 대한 해결책을 제시하는 새로운 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 구조적 결정성을 높이고 환각을 완화하기 위해 언어 모델과 외부 데이터베이스의 지식을 활용합니다. RAGDiffusion은 구조적 모호성을 해결하기 위한 구조 기반 통합과 섬세한 텍스처 정렬을 통해 구조적으로 정확하고 텍스처가 충실한 의류 자산을 생성합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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RAGDiffusion은 RAG를 활용하여 고사양 충실도 생성에서 구조적 환각을 해결하고 충실도를 향상시키는 선구적인 시도를 보여줍니다.
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대비 학습과 구조적 국소 선형 임베딩 (SLLE)을 사용하여 구조적 모호성을 해결하고 공간적 랜드마크를 제공합니다.
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거친 단계에서 미세한 단계로의 텍스처 정렬을 통해 패턴 및 세부 구성 요소의 충실도를 보장합니다.
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실제 데이터 세트에 대한 광범위한 실험을 통해 구조적 및 텍스처 충실도가 향상된 의류 자산을 생성합니다.
