ShoeModel：基于扩散模型学习穿着用户指定鞋履
计算机视觉与模式识别
2024-07-22 v2
摘要
随着大规模扩散模型的发展，人工智能生成内容（AIGC）技术近期广受欢迎。然而，如何真正使其服务于我们的日常生活仍是一个悬而未决的问题。为此，本文重点将 AIGC 技术应用于电子商务营销的一个领域，即通过真人展示生成超逼真的广告图像，以展示用户指定的鞋履。具体而言，我们提出了一种试鞋系统，称为 ShoeModel，用于生成与给定鞋履交互的合理人体腿部图像。它由三个模块组成：（1）鞋履可穿戴区域检测模块（WD），（2）腿部姿态合成模块（LpS）和最终的（3）试鞋图像生成模块（SW）。这三个模块按有序阶段执行。与基线相比，我们的 ShoeModel 对不同类型的鞋履表现出更好的泛化能力，并能够保持给定鞋履的身份一致性，以及自动产生与人类的合理交互。大量实验证明了我们提出的试鞋系统的有效性。图 1 展示了我们 ShoeModel 的输入和输出示例。
引用
@article{arxiv.2404.04833,
title = {ShoeModel: Learning to Wear on the User-specified Shoes via Diffusion Model},
author = {Binghui Chen and Wenyu Li and Yifeng Geng and Xuansong Xie and Wangmeng Zuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.04833},
year = {2024}
}
备注
ECCV2024; 16 pages