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초록

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본 논문에서는 이미지 기반 가상 의상 착용(virtual try-on)을 다루며, 사람 이미지와 의상 이미지가 주어졌을 때 사용자가 원하는 의상을 착용한 사람 이미지를 생성하는 기술이다. 제안 방법에서는 의상 및 자세 특징 추출 신경망을 새롭게 개발했으며, 이 신경망은 그래프 컨볼루션 네트워크를 활용하여 의상 변형 및 사이즈 조절이 된 의상과 자세 랜드마크(Landmark)를 기반으로 자세에 최적화된 의상 착용 특징 정보를 추출하여 가상 의상 착용 신경망으로 전달한다. 가상 의상 착용 신경망은 의상 및 자세 특징 추출 신경망의 특징 정보를 바탕으로 고품질의 가상 착용 이미지를 생성한다. 생성된 이미 지는 의상의 고유한 특성이 손실되지 않도록 의상 정보를 다시 결합한 후, 생성 영상 개선 신경망을 통해 최종적으로 고품질의 가상 의상 착용 이미지로 생성한다. 공정한 비교를 위해 가상 의상 착용 데 이터셋인 VITON-HD를 사용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 GAN 기반 기법에 비해 우수한 성능을 보였으며, 디퓨전 기반 기법과 비교했을 때는 유사하거나 다소 낮은 정확도 관련 성능을 보였지만, 매우 빠른 가상 의상 이미지 생성을 가능하게 함을 검증하였다. 또한, 제안 방법은 고성능 컴퓨팅 자원이나 대규모 리소스를 필요로 하지 않기 때문에 실제 서비스 환경이나 현장 적용 에 있어 실용성과 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안방법
3.1. GCN을 활용한 의상 변형
3.2. 의상 사이즈 조절 방법
4. 실험
4.1. 데이터셋
4.2. 최신 방법과의 성능 비교
4.3. 가상 의상 착용 시각화
4.4. 의상 사이즈 조절 시각화
4.5. 가상 의상 착용의 한계점
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

키워드

저자

• 장예령 [ Ye Ryeong Jang | 한국외국어대학교 정보통신공학과 ]
• 김경태 [ Kyeong Tae Kim | 한국외국어대학교 컴퓨터공학과 ]
• 최재영 [ Jae Young Choi | 한국외국어대학교 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국차세대컴퓨팅학회 학술대회

• 간기

  반년간

• 수록기간

  2021~2025

• 십진분류

  KDC 566 DDC 004