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학술저널
저자정보
Pham Duy Lai (Soognsil University) Ngyuen Nhat Tan (Soognsil University) Sun-Tae Chung (Soongsil University)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제23권 제2호
발행연도
2020.2
수록면
186 - 203 (18page)

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Image-based Virtual Try-On Systems are among the most potential solution for virtual fitting which tries on a target clothes into a model person image and thus have attracted considerable research efforts. In many cases, current solutions for those fails in achieving naturally looking virtual fitted image where a target clothes is transferred into the body area of a model person of any shape and pose while keeping clothes context like texture, text, logo without distortion and artifacts. In this paper, we propose a new improved image-based virtual try-on network system based on keypoints, which we name as KP-VTON. The proposed KP-VTON first detects keypoints in the target clothes and reliably predicts keypoints in the clothes of a model person image by utilizing a dense human pose estimation. Then, through TPS transformation calculated by utilizing the keypoints as control points, the warped target clothes image, which is matched into the body area for wearing the target clothes, is obtained. Finally, a new try-on module adopting Attention U-Net is applied to handle more detailed synthesis of virtual fitted image. Extensive experiments on a well-known dataset show that the proposed KP-VTON performs better the state-of-the-art virtual try-on systems.
#Virtual Try-On #Image Synthesis #Image Warping #Human Body Parsing #Keypoints Prediction

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. KP-VTON: KEYPOINTS-BASED VIRTUAL TRY-ON NETWORK SYSTEM
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
M-J. Tak, and C-Y. Kim, , “A Study on Virtual Fitting Model System for Internet Fashion Shopping Mall,“ Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 9, No.97, pp. 1184- 1195, 2006. google schola FX Mirror, http://www.fxmirror.net (accessed January 9, 2020). P. Isola, J.Y. Zhu, T. Zhou, and A.A. Efros, “Image-to-image Translation with Conditional Adversarial Networks,” Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1125-1131, 2017. google schola J.Y. Zhu, T. Park, P. Isola, and A.A. Efros, “Unpaired Image-to-image Translation Using Cycle-consistent Adversarial Networks,” Proceeding of International Conference on Computer Vision, pp. 2223-2230, 2017. google schola Y. Choi, M. Choi, M. Kim, J.W. Ha, S. Kim, J. Choo, et al., “Stargan: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-domain Image-to-image Translation,” Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 8789-8795, 2018. google schola

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