Core Concepts
가상 착용 모델의 지식을 증류하여 의복 전송 모델의 학습을 감독함으로써 효과적이고 정확한 의복 전송을 달성한다.
Abstract
이 논문은 가상 착용 기술의 지식을 증류하여 의복 전송 모델의 학습을 감독하는 혁신적인 방법을 제안한다.
먼저, 전송 파싱 추론 모델은 가상 착용 파싱 추론 모델로부터 특징 지식과 반응 지식을 학습하고, 실제 데이터의 hard knowledge를 흡수하여 강건한 추론 능력을 갖추게 된다.
다음으로, 점진적 흐름 워핑 모델은 가상 착용 모델로부터 형상 및 내용 지식을 학습하여 정확하고 합리적인 의복 워핑을 수행한다.
또한 팔 재생 작업을 통해 노출된 피부 영역을 추론함으로써 전송 결과의 사실감을 높인다.
실험 결과, 제안 방법은 기존 가상 착용 및 의복 전송 방법들에 비해 우수한 성능을 보인다.
Stats
제안 방법은 기존 가상 착용 및 의복 전송 방법들에 비해 우수한 성능을 보인다.
전송 파싱 추론 모델은 가상 착용 모델로부터 지식을 증류하여 강건한 추론 능력을 갖추게 되었다.
점진적 흐름 워핑 모델은 가상 착용 모델로부터 형상 및 내용 지식을 학습하여 정확한 의복 워핑을 수행할 수 있게 되었다.
팔 재생 작업을 통해 노출된 피부 영역을 추론함으로써 전송 결과의 사실감이 향상되었다.
Quotes
"가상 착용 기술은 자기 지도 학습을 사용하여 우수한 성능을 보였으므로, 우리는 가상 착용 기술의 지식을 증류하여 의복 전송 학습을 감독하고자 한다."
"제안 방법은 전송 파싱 추론, 의복 워핑, 새로운 피부 추론, 최종 결과 합성 등 모든 측면에서 우수한 성능을 보인다."