この論文は、画像ベースの仮想試着に焦点を当てており、従来の例示ベースの塗りつぶし拡散モデルを適応してガーメントの自然さを向上させることを目指しています。IDM–VTONは、高レベルセマンティクスと低レベル特徴をエンコードする2つの異なるモジュールを組み込んでいます。また、ガーメント-人物画像ペアによるカスタマイズ方法も提案されており、実験結果では他の手法よりも優れた性能が示されています。
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