U2NET 기반 개선된 의류 마스크 생성 방법론을 이용한 고해상도 가상 피팅 기술의 품질 향상 연구

Q: 이 논문에서 정의한 가상 피팅이란 무엇인가?

가상 피팅은 소비자가 실제 의상을 착용하지 않고 디지털 아바타에 의류를 착용하는 기술을 의미한다. 이는 온라인 쇼핑의 단점을 보완하고 소비자의 시간 절약과 편의성을 증대하며, 패션 산업의 성장과 지속 가능성을 향상하는 데 기여하는 유망한 미래 기술이다.

Q: U2NET 기반 마스크 생성이 가상 피팅 품질을 어떻게 향상시키는가?

연구 결과, VITON-HD 데이터셋의 잘못된 의류 마스크를 U2NET 기반 세그멘테이션 모델로 개선하여 HR-VITON 모델에 적용했을 때, 가상 피팅 이미지의 품질과 정확도가 현저히 향상된다. 이는 올바른 마스크 형성이 가상 피팅 기술의 품질 개선에 효과적인 방법임을 입증한다.

최재하; 이장호

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최재하 (인천대학교) 이장호 (인천대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 735 - 737 (3page)

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본 연구는 가상 피팅 연구에 널리 인용되는 VITON-HD 데이터 셋을 기반으로, 기존 의류 마스크의 한계점을 보완하여 개선된 마스크 생성 방식을 제안한다. 고해상도 이미지에서의 가상 피팅의 정확성과 품질을 개선하기 위해, U2NET를 활용해 얻은 의류 마스크를 사전 학습된 HR-VITON 가상 피팅 모델에 적용했다. 본 연구를 통 ... 전체 초록 보기

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