GarmentDiffusion은 텍스트, 이미지, 불완전한 재봉 패턴 등 다양한 입력 모드를 사용하여 센티미터 단위의 정확한 벡터화된 3D 재봉 패턴을 생성하는 새로운 생성 모델입니다. 기존 접근 방식의 단일 입력 모드 의존성 또는 최적화되지 않은 생성 효율성 문제를 해결하기 위해, 3D 재봉 패턴 매개변수를 압축된 에지 토큰 표현으로 효율적으로 인코딩하여 SewingGPT보다 10배 짧은 시퀀스 길이를 달성합니다. 확산 트랜스포머를 사용하여 모든 에지 토큰을 시간 축을 따라 동시에 잡음 제거하면서, 데이터셋 특정 에지 및 패널 통계에 관계없이 일정한 잡음 제거 단계를 유지합니다. 모델 설계의 모든 조합을 통해 SewingGPT에 비해 재봉 패턴 생성 속도가 100배 향상되었으며, DressCodeData와 GarmentCodeData에서 최첨단 결과를 달성했습니다.
