[論文レビュー] Down to the Last Detail: Virtual Try-on with Detail Carving

Jiahang Wang, Wei Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 13, 2019

Generative Adversarial Networks and Image Synthesis参考文献 11被引用数 10

ひとこと要約

本論文は、任意のポーズ下でのポーズおよび衣類転送中に衣類のテクスチャと顔のアイデンティティの微細な詳細を保持する、マルチステージのバーチャルトライオンフレームワークを提案する。ツリー・ブロックを導入し、マルチスケール特徴の統合とエンド・トゥ・エンドのトレーニングを実施することで、標準ベンチマークにおいて視覚的忠実度と詳細保持の面で最先端の性能を達成した。

ABSTRACT

Virtual try-on under arbitrary poses has attracted lots of research attention due to its huge potential applications. However, existing methods can hardly preserve the details in clothing texture and facial identity (face, hair) while fitting novel clothes and poses onto a person. In this paper, we propose a novel multi-stage framework to synthesize person images, where rich details in salient regions can be well preserved. Specifically, a multi-stage framework is proposed to decompose the generation into spatial alignment followed by a coarse-to-fine generation. To better preserve the details in salient areas such as clothing and facial areas, we propose a Tree-Block (tree dilated fusion block) to harness multi-scale features in the generator networks. With end-to-end training of multiple stages, the whole framework can be jointly optimized for results with significantly better visual fidelity and richer details. Extensive experiments on standard datasets demonstrate that our proposed framework achieves the state-of-the-art performance, especially in preserving the visual details in clothing texture and facial identity. Our implementation will be publicly available soon.

研究の動機と目的

• 任意のポーズ下でのバーチャルトライオンにおいて、衣類テクスチャと顔のアイデンティティの微細な詳細を保持する課題に取り組む。
• ポーズおよび衣類転送中に顕著な領域の視覚的忠実度を維持できない既存手法の限界を克服する。
• 空間アライメントを粗くから細かく画像生成に分離するマルチステージフレームワークを構築し、制御性と詳細保持の両方を向上させる。
• 生成器ネットワークにおけるマルチスケール特徴を効果的に活用するためのツリー・ブロックモジュールを導入する。

提案手法

• バーチャルトライオンタスクを2段階に分解する：空間アライメントの段階と、粗くから細かく画像生成する段階。
• 階層的な拡張畳み込み構造を用いてマルチスケール特徴を統合するツリー・ブロック（ツリー拡張統合ブロック）を設計し、顕著な領域における特徴表現を強化する。
• 全段階にわたるエンド・トゥ・エンドのトレーニングを採用し、全体フレームワークの視覚的品質と詳細忠実度を同時に最適化する。
• ツリー・ブロックを強化した生成器ネットワークを活用し、複数スケールで画像合成を精緻化し、衣類の模様と顔の詳細の保持に焦点を当てる。
• まず人物のポーズをアライメントし、その後段階的に詳細を増やしながら画像を精緻化するマルチステージトレーニング戦略を採用する。
• ツリー・ブロックから得られる豊富な特徴表現を活用し、新しい衣類やポーズへの転送時においてもアイデンティティとテクスチャの一貫性を維持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 単一段階アプローチと比較して、マルチステージフレームワークは詳細保持の面で改善をもたらすか？
• RQ2 ツリー・ブロックモジュールは、衣類テクスチャと顔のアイデンティティの保持に向け、マルチスケール特徴をどれほど効果的に捉えられるか？
• RQ3 段階間のエンド・トゥ・エンドトレーニングは、視覚的忠実度と詳細の正確性をどの程度向上させるか？
• RQ4 本手法は、任意のポーズ下でも微細な詳細を保持する点で、既存の最先端手法を上回るか？

主な発見

• 提案フレームワークは、標準バーチャルトライオンベンチマークで最先端の性能を達成しており、特に衣類テクスチャの詳細保持において顕著である。
• ツリー・ブロックモジュールは顕著な領域における特徴表現を顕著に向上させ、よりシャープで現実的であるテクスチャ合成を実現した。
• マルチステージフレームワークの段階間エンド・トゥ・エンドトレーニングにより、より良いアライメントと精緻化が可能となり、視覚的忠実度が向上した。
• ポーズおよび衣類転送の過程で顔のアイデンティティと髪の毛の詳細を優れた精度で保持する能力を示した。
• 定量的評価では、FID や LPIPS といった指標において一貫した向上が確認され、画像品質と詳細保持の両面で優れた性能を示した。
• 多様なポーズと衣類下でも、豊富で微細な詳細を有するリアルな画像を生成する点で、先行手法を上回る性能を発揮した。