HAIFIT: Human-Centered AI for Fashion Image Translation

Core Concepts

HAIFIT introduces a novel approach to transform sketches into high-fidelity clothing images, excelling in preserving intricate details essential for fashion design applications.

Abstract

I. Abstract:

• Sketches are crucial in expressing an artist's vision in fashion design.
• Existing methods compromise sketch details during image generation.

II. Introduction:

• Sketches evolve through iterative refinement in the design process.
• A robust sketch-to-image method aids designers in previewing and refining sketches.

III. Methodology:

• HAIFIT integrates Multi-scale Feature Fusion Encoder (MFFE) and Cross-level Skip Connection (CSC).
• MFFE captures global contour features and abstract intent features from sketches.
• CSC enhances the quality of generated images by incorporating feature correlations across different layers.

IV. Experiments:

• HAIFashion dataset includes 933 sketch-image pairs hand-drawn by professional designers.
• HAIFIT outperforms state-of-the-art approaches in generating realistic clothing images.

V. Conclusion:

• HAIFIT effectively generates high-quality clothing images while maintaining the design style of sketches.

Stats

HAIFITは、ファッションデザインにおけるスケッチを高忠実度の衣料品画像に変換する革新的なアプローチを紹介します。

Quotes

Key Insights Distilled From

HAIFIT

by Jianan Jiang... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08651.pdf

Deeper Inquiries

この技術が進化すると、ファッション業界にどのような影響があると考えられますか？

HAIFITのようなスケッチから画像への変換技術の進化は、ファッション業界に革新的な影響をもたらすと考えられます。まず第一に、デザイナーは自分の独自性やクリエイティブビジョンをより正確に表現できるようになります。スケッチから生成されたリアルな衣料品画像を通じて、デザインコンセプトを視覚的に理解しやすくなります。これによって、デザイナーは製作段階で修正や微調整を行いやすくなります。
さらに、HAIFITが保持する高度な詳細性は、ファッション製品のプレビューやマーケティング活動向けでも有益です。例えば、新しいコレクションやデザインラインを導入する際に使用される広告キャンペーンでは、実物そっくりの画像生成が可能となります。これは消費者への訴求力強化や購買意欲喚起につながるでしょう。
また、オーダーメイド服飾産業では顧客個々人ごとのカスタマイズニーズへ対応する上で重要です。ユーザー提供したスケッチからその場でリアルタイム生成された詳細豊かな画像は注文品予想図面作成時等効率的かつ精密さ向上します。