Yazarlar:  (1) Kedan Li, Urbana-Champaign'deki Illinois Üniversitesi;  (2) Min Jin Chong, Urbana-Champaign'deki Illinois Üniversitesi;  (3) Jingen Liu, JD AI Araştırması;  (4) David Forsyth, Illinois Üniversitesi, Urbana-Champaign.  Bağlantı Tablosu   Özet ve Giriş   Alakalı iş   Önerilen yöntem   Deneyler   Sonuçlar ve Referanslar  5. Sonuçlar  Bu yazıda, sanal deneme çerçevesinde iki genel değişiklik öneriyoruz: (a) bir şekil yerleştirme kullanarak aktarım için ürün-model çiftini dikkatlice seçin ve (b) iç boyama kullanarak birden fazla koordineli çözgüyü birleştirin. Sonuçlarımız her iki değişikliğin de üretim kalitesinde önemli bir iyileşmeye yol açtığını göstermektedir. Niteliksel örnekler, giysilerin ayrıntılarını doğru bir şekilde koruma yeteneğimizi göstermektedir. Bu, alışveriş yapanların, kullanıcı araştırması sonuçlarıyla gösterilen gerçek ve sentezlenmiş model görselleri arasında ayrım yapmasında zorluklara yol açmaktadır.  Referanslar  Alp Güler, R., Neverova, N., Kokkinos, İ.: Yoğun: Vahşi doğada yoğun insan pozu tahmini. İçinde: IEEE Bilgisayarlı Görme ve Örüntü Tanıma Konferansı (CVPR) (Haziran 2018)  Ayush, K., Jandial, S., Chopra, A., Krishnamurthy, B.: Yardımcı insan segmentasyonu öğrenimi yoluyla sanal denemeyi güçlendirmek. İçinde: IEEE Uluslararası Bilgisayarla Görme Konferansı (ICCV) Çalıştayları (Ekim 2019)  Belongie, S., Malik, J., Puzicha, J.: Şekil bağlamlarını kullanarak şekil eşleştirme ve nesne tanıma. PAMİ (2002)  Bogo, F., Kanazawa, A., Lassner, C., Gehler, P., Romero, J., Black, MJ: Keep it SMPL: Tek bir görüntüden 3 boyutlu insan pozunun ve şeklinin otomatik tahmini. İçinde: ECCV (2016)  Brock, A., Donahue, J., Simonyan, K.: Yüksek doğrulukta doğal görüntü sentezi için büyük ölçekli gan eğitimi. arXiv ön baskı arXiv:1809.11096 (2018)  Chen, LC, Zhu, Y., Papandreou, G., Schroff, F., Adam, H .: Semantik görüntü segmentasyonu için tehlikeli ayrılabilir evrişime sahip kodlayıcı-kod çözücü. İçinde: ECCV (2018)  Chen, M., Qin, Y., Qi, L., Sun, Y.: Çift dikkat özelliği geliştirmeyle moda dönüm noktası tespitinin iyileştirilmesi. İçinde: ICCV Atölyeleri (2019)  Chen, W., Wang, H., Li, Y., Su, H., Wang, Z., Tu, C., Lischinski, D., Cohen-Or, D., Chen, B.: Eğitim görsellerini sentezleme insanın 3 boyutlu poz tahminini artırmak için (2015)  Chong, MJ, Forsyth, D.: Etkili bir şekilde tarafsız fid ve başlangıç puanı ve bunların nerede bulunacağı. arXiv ön baskı arXiv:1911.07023 (2019)  Danerek, R., Dibra, E., Öztireli, AC, Ziegler, R., Gross, MH: Deepgarment : Tek bir görüntüden 3 boyutlu giysi şekli tahmini. Hesapla. Grafik. Forumu (2017)  Dong, H., Liang, X., Gong, K., Lai, H., Zhu, J., Yin, J .: Poz rehberli kişi görüntü sentezi için yumuşak kapılı warping-gan. İçinde: NeurIPS (2018)  Dong, H., Liang, X., Wang, B., Lai, H., Zhu, J., Yin, J.: Çok konumlu kılavuzlu sanal deneme ağına doğru. İçinde: ICCV (2019)  Grigor'ev, AK, Sevastopolsky, A., Vakhitov, A., Lempitsky, VS: Poz rehberli insan imajı üretimi için resimde koordinat bazlı doku. CVPR (2019)  Guan, P., Reiss, L., Hirshberg, D., Weiss, A., Black, M.: Örtü: Herhangi bir kişiyi giydirmek. Grafikte ACM İşlemleri - TOG (2012)  Han, X., Hu, X., Huang, W., Scott, MR: Clothflow: Giyinik insan üretimi için akışa dayalı bir model. İçinde: ICCV (2019)  Han, X., Wu, Z., Huang, W., Scott, MR, Davis, LS: Uyumlu ve çeşitli moda imajı iç boyama (2019)  Han, X., Wu, Z., Wu, Z., Yu, R., Davis, LS: Viton: Görüntü tabanlı bir sanal deneme ağı. İçinde: CVPR (2018)  Heusel, M., Ramsauer, H., Unterthiner, T., Nessler, B., Hochreiter, S.: İki zaman ölçekli güncelleme kuralıyla eğitilen Gans, yerel bir nash dengesine yakınsar. İçinde: Sinirsel bilgi işleme sistemlerindeki gelişmeler. sayfa 6626–6637 (2017)  Hsiao, WL, Grauman, K.: Farklı vücut şekillerine uygun giyinme. ArXiv (2019)  Hsiao, WL, Katsman, I., Wu, CY, Parikh, D., Grauman, K.: Fashion++: Kıyafet iyileştirmesi için minimal düzenlemeler. İçinde: IEEE Uluslararası Bilgisayarlı Görme Konferansı (ICCV) Bildirilerinde (2019)  Hsieh, CW, Chen, CY, Chou, CL, Shuai, HH, Liu, J., Cheng, WH: Fashionon: Ayrıntılı insan ve giyim bilgileriyle anlamsal kılavuzlu görüntü tabanlı sanal deneme. İçinde: MM '19 (2019)  HyugJae, Lee, R., Kang, M., Cho, M., Park, G.: La-viton: Çekici bir sanal deneme görünümü için bir ağ. İçinde: ICCV Atölyeleri (2019)  Jaderberg, M., Simonyan, K., Zisserman, A., Kavukçuoğlu, k.: Uzaysal trafo ağları. İçinde: NeurIPS (2015)  Jandial, S., Chopra, A., Ayush, K., Hemani, M., Kumar, A., Krishnamurthy, B.: Sievenet: Güçlü görüntü tabanlı sanal deneme için birleşik bir çerçeve. İçinde: WACV (2020)  Jeong, MH, Han, DH, Ko, HS: Bir fotoğraftan giysi çekimi. Görselleştirme ve Bilgisayar Animasyonu Dergisi (2015)  Ji, D., Kwon, J., McFarland, M., Savarese, S.: Derin görünüm dönüşümü. İçinde: CVPR (2017)  Kanazawa, A., Black, MJ, Jacobs, DW, Malik, J.: İnsan şeklinin ve pozunun uçtan uca kurtarılması. CVPR (2018)  Kanazawa, A., Jacobs, D., Chandraker, M.: Warpnet: Tek görüntülü yeniden yapılandırma için zayıf denetimli eşleştirme. İçinde: CVPR (2016)  Karras, T., Laine, S., Aila, T.: Üretken rakip ağlar için stil tabanlı bir oluşturucu mimarisi. İçinde: IEEE Bilgisayarlı Görme ve Örüntü Tanıma Konferansı Bildirileri. sayfa 4401–4410 (2019)  Lin, CH, Yumer, E., Wang, O., Shechtman, E., Lucey, S.: St-gan: Görüntü birleştirme için uzaysal transformatör üretken rakip ağlar. İçinde: CVPR (2018)  Liu, G., Reda, FA, Shih, KJ, Wang, TC, Tao, A., Catanzaro, B.: Kısmi kıvrımlar kullanılarak düzensiz delikler için görüntü içi boyama. İçinde: ECCV (2018)  Liu, KH, Chen, TY, Chen, CS: Mvc: Görünümle değişmeyen kıyafet alımı ve nitelik tahmini için bir veri kümesi. İçinde: ICMR (2016)  Liu, Z., Luo, P., Qiu, S., Wang, X., Tang, X .: Deepfashion: Zengin açıklamalarla sağlam giysi tanıma ve geri çağırmayı güçlendirmek. İçinde: CVPR (2016)  McKinsey: Moda endüstrisinin durumu 2019 (2019)  Natsume, R., Saito, S., Huang, Z., Chen, W., Ma, C., Li, H., Morishima, S.: Siclope: Siluet tabanlı giyinik insanlar için tamamlayıcı malzemeler. İçinde: CVPR (2019)  Neverova, N., Gler, RA, Kokkinos, I.: Yoğun poz aktarımı. İçinde: ECCV (2018)  Raffiee, AH, Sollami, M.: Garmentgan: Foto-gerçekçi çekişmeli moda transferi (2020)  Raj, A., Sangkloy, P., Chang, H., Hays, J., Ceylan, D., Lu, J.: Swapnet: Görüntü tabanlı giysi transferi. İçinde: ECCV (2018)  Rocco, I., Arandjelovi'c, R., Sivic, J.: Geometrik eşleştirme için evrişimli sinir ağı mimarisi. İçinde: CVPR (2017)  Saito, S., Huang, Z., Natsume, R., Morishima, S., Kanazawa, A., Li, H.: Pifu: Yüksek çözünürlüklü giyinik insan dijitalleştirmesi için piksel hizalı örtülü işlev. ICCV (2019)  Schroff, F., Kalenichenko, D., Philbin, J.: Facenet: Yüz tanıma ve kümeleme için birleşik bir yerleştirme. İçinde: CVPR (2015)  Song, D., Li, T., Mao, Z., Liu, A.: Sp-viton: şeklini koruyan görüntü tabanlı sanal deneme ağı. Multimedya Araçları ve Uygulamaları (2019)  Suzuki, S., Abe, K.: Sayısallaştırılmış ikili görüntülerin sınır takibi ile topolojik yapısal analizi. Bilgisayarla Görme, Grafik ve Görüntü İşleme (1985)  Vaccaro, K., Agarwalla, T., Shivakumar, S., Kumar, R.: Kişisel modanın geleceğini tasarlamak. İçinde: 2018 CHI Bilgisayar Sistemlerinde İnsan Faktörleri Konferansı Bildirileri (2018)  Wang, B., Zheng, H., Liang, X., Chen, Y., Lin, L.: Karakteristikleri koruyan görüntü tabanlı sanal deneme ağına doğru. İçinde: Avrupa Bilgisayarlı Görü Konferansı (ECCV) Bildirileri (2018)  Wang, J., Zhang, W., Liu, WH, Mei, T.: En son ayrıntıya kadar: Ayrıntılı oyma ile sanal deneme. ArXiv (2019)  Wu, Z., Lin, G., Tao, Q., Cai, J.: İnternette M2e-try: Modelden herkese moda. İçinde: MM '19 (2018)  Yang, C., Lu, X., Lin, Z., Shechtman, E., Wang, O., Li, H.: Çok ölçekli nöral yama sentezi kullanılarak yüksek çözünürlüklü görüntü iç boyama. İçinde: CVPR (2017)  Yu, J., Lin, Z., Yang, J., Shen, X., Lu, X., Huang, TS: Kapılı evrişimle boyamada serbest biçimli görüntü. İçinde: ICCV (2019)  Yu, J., Lin, ZL, Yang, J., Shen, X., Lu, X., Huang, TS: Bağlamsal dikkat ile resimde üretken görüntü. İçinde: CVPR (2018)  Yu, L., Zhong, Y., Wang, X .: Seçici giysi aktarımı için iç boyama tabanlı sanal deneme ağı. IEEE Erişimi (2019)  Yu, L., Zhong, Y., Wang, X .: Seçici giysi aktarımı için iç boyama tabanlı sanal deneme ağı. IEEE Erişimi (2019)  Yu, R., Wang, X., Xie, X.: Vtnfp: Vücut ve giysi özelliklerinin korunduğu, görüntü tabanlı bir sanal deneme ağı  Zhang, H., Goodfellow, I., Metaxas, D., Odena, A .: Öz-dikkat üretken düşman ağları. arXiv ön baskı arXiv:1805.08318 (2018)  Zheng, N., Song, X., Chen, Z., Hu, L., Cao, D., Nie, L.: Rastgele pozlarla neredeyse yeni kıyafetler deniyor. İçinde: MM '19 (2019)  Zheng, S., Yang, F., Kiapour, MH, Piramuthu, R.: Modanet: Çokgen açıklamalara sahip büyük ölçekli bir sokak modası veri kümesi. İçinde: ACM Multimedya (2018)  Zhu, S., Fidler, S., Urtasun, R., Lin, D., Chen, CL: Kendi prada'nız olun: Yapısal tutarlılıkla moda sentezi. İçinde: CVPR (2017)  Bu makale   . arxiv'de CC BY-NC-SA 4.0 DEED lisansı altında mevcuttur

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Read My Stories

PolyFrame publishes academic papers about computational framework manipulation of reciprocal polyhedrons.

Polyframe 's blog

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Şekil Eşleştirme Yoluyla Doğru, Gerçekçi Sanal Denemeye Doğru: Sonuçlar ve Referanslar

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Dijital Göçebeler Dinleyin: Tayland'ın Yeni DTV Vizesi Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

Dijital Göçebeler Dinleyin: Tayland'ın Yeni DTV Vizesi Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps