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形状マッチングによる正確でリアルなバーチャル試着に向けて：結論と参考文献

に Polyframe Peer Reviewed Publication7m2024/06/08

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研究者たちは、新しいデータセットを使用してターゲットモデルを選択し、専門のワーパーを訓練することで仮想試着方法を改善し、リアリティと精度を高めています。

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著者:

（１）ケダン・リー、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校

（２）ミン・ジン・チョン、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校

（３）Jingen Liu、JD AI Research；

（4）デイビッド・フォーサイス、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校

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5。結論

本稿では、仮想試着フレームワークに 2 つの一般的な変更を提案します。(a) 形状埋め込みを使用して転送する製品とモデルのペアを慎重に選択する、(b) インペインティングを使用して複数の調整されたワープを組み合わせる。結果は、両方の変更により生成品質が大幅に向上することを示しています。定性的な例では、衣服の詳細を正確に保存できることが実証されています。これにより、ユーザー調査の結果から、買い物客が実際のモデル画像と合成モデル画像を区別することが困難になることが示されています。

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