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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 2,634 - 2,651 (18page)
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Image-based virtual try-on is a pioneering technology that aims to synthesize realistic images of individuals wearing a given clothing item. Simultaneously, recent advancements in diffusion models have demonstrated the ability to generate highly realistic images. In this study, we leverage the stable diffusion inpainting pipeline-based LaDI-VTON for image-based virtual try-on. However, this model has many limitations, particularly in failing to adequately preserve the body details of the target model, resulting in subpar image performance. To address these limitations, we propose an approach that integrates a pre-trained ControlNet conditioning module using OpenPose and fine-tunes the ControlNet module to enhance pose consistency preservation. Experimental results on VITONHD and DressCode datasets demonstrate that our proposed method improves the image synthesis performance of LaDI-VTON, effectively overcoming these challenges.
목차
Abstract
1. 서론
2. 배경 모델
3. 제안방법론 (Pose Control Virtual Try-on via Stable Diffusion)
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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