基于 Kubelka-Munk 理论的基础妆容虚拟试妆可扩展且真实的方法
计算机视觉与模式识别
2025-07-11 v1
摘要
增强现实正在通过虚拟试妆（VTO）应用程序 revolutionized 美妆行业，这些应用程序让用户能够在手机上尝试各种产品，而无需物理地尝试真实产品。在基础妆容 VTO 应用程序中，准确合成妆品与皮肤色调的颜色混合，同时保持方法在不同产品范围内的可扩展性，是一个关键技术挑战。本文提出了一种新方法，用于快速近似成熟的 Kubelka-Munk（KM）理论，以实现更快的图像合成，同时保持妆品与皮肤色调颜色混合的真实性。此外，我们构建了一个仅依赖电商网站上可用产品信息的真实基础妆容 VTO 的可扩展端到端框架。我们使用真实世界的化妆图像对方法进行了验证，结果表明我们的框架在其他技术手段上表现更好。
引用
@article{arxiv.2507.07333,
title = {Scalable and Realistic Virtual Try-on Application for Foundation Makeup with Kubelka-Munk Theory},
author = {Hui Pang and Sunil Hadap and Violetta Shevchenko and Rahul Suresh and Amin Banitalebi-Dehkordi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.07333},
year = {2025}
}
备注
Presented at the workshop Three questions about virtual try-on at CVPR 2025