

Tryondiffusion
紹介 :
TryOnDiffusionは、革新的な画像合成技術です。2つのUNet(Parallel-UNet)を組み合わせることで、単一のネットワーク内で衣服の細部と、顕著な体の姿勢や形状の変化への適応を同時に実現しています。この技術は、衣服の細部を維持しながら、様々な体の姿勢や形状に適応できるため、従来の方法が抱えていた細部維持と姿勢適応における不足点を解消し、業界をリードする性能を達成しています。
ターゲットユーザー :
この技術は主に、ファッションデザイナー、アパレル小売業者、消費者向けであり、仮想環境で様々な体型の人物に服を着せた状態をプレビューすることで、デザイン効率とショッピング体験の向上に役立ちます。
使用シナリオ
ファッションデザイナーがTryOnDiffusionを用いて、新作の衣服をモデルに着せた効果をプレビューする
アパレル小売業者がこの技術を利用して、顧客にパーソナライズされた試着体験を提供する
消費者がTryOnDiffusionを使用してオンラインで衣服を試着し、購入を決定する
製品特徴
拡散アーキテクチャに基づく衣服試着の視覚化生成
クロスアテンションメカニズムによる衣服の暗黙的な変形
衣服の変形と人物の融合を単一の処理で行い、2つの独立したタスクとして処理しない
128×128ピクセルと256×256ピクセルの解像度で画像処理を実行
線形層とアテンションメカニズムを用いて人物と衣服の姿勢埋め込みを融合
FiLMを用いて、すべてのスケールで2つのUNetの特徴を調整
複数の人物が同じ衣服を試着したり、同じ人物が異なる衣服を試着したりするシナリオに対応
使用チュートリアル
手順1:目標人物の画像と衣服の画像を用意する
手順2:人物画像をセグメンテーションし、「衣服を含まないRGB」画像を作成する
手順3:衣服画像をセグメンテーションし、人物と衣服の姿勢を算出する
手順4:処理済みの入力データを128×128 Parallel-UNetに入力して、初期画像を生成する
手順5:生成された128×128試着画像と条件入力データを256×256 Parallel-UNetに入力する
手順6:256×256 Parallel-UNetから出力を取得し、標準的な超解像度拡散処理を行い、1024×1024ピクセルの画像を生成する
手順7:必要に応じて、生成された試着効果を調整および最適化する
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