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Presentamos DiCTI: Una Nueva Herramienta para el Diseño de Moda

DiCTI transforma el diseño de moda con visualizaciones rápidas a partir de fotos y texto.

― 7 minilectura


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Los avances recientes en la tecnología de computadoras han cambiado muchos campos creativos, incluyendo el diseño de moda. Los diseñadores y clientes buscan nuevas formas de crear y visualizar ideas de ropa rápidamente. Este artículo se centra en una nueva herramienta llamada DiCTI, que permite a los diseñadores de moda crear imágenes de ropa solo con la foto de una persona y una descripción del atuendo deseado.

¿Qué es DiCTI?

DiCTI significa Diseñador de Ropa Basado en Difusión a través de Entrada Guiada por Texto. El objetivo de esta herramienta es ayudar a diseñadores y clientes a visualizar ideas de moda rápidamente generando imágenes de alta calidad a partir de entradas de texto simples. Por ejemplo, si alguien sube su foto y describe el tipo de ropa que quiere, DiCTI puede crear varias imágenes realistas mostrándolos con los atuendos sugeridos.

¿Cómo Funciona DiCTI?

DiCTI utiliza una tecnología llamada inpainting basado en difusión. Esto significa que la herramienta puede tomar una imagen existente y rellenar partes de ella para crear nuevos diseños de ropa basados en la descripción de texto proporcionada. Al entender los detalles del texto, DiCTI puede generar una gran variedad de atuendos elegantes que coinciden con la descripción de entrada.

El Proceso de Usar DiCTI

  1. Imagen de Entrada y Descripción: El usuario sube una foto de una persona y proporciona una descripción de texto de la ropa deseada.

  2. Creación de Máscaras: DiCTI primero identifica las áreas de la imagen que necesitan ser cambiadas, como la ropa de la persona. Esto se hace creando máscaras que cubren el área de la ropa mientras se deja visible la cara y otras características importantes.

  3. Generación de Ropa: Usando la descripción de texto y las máscaras, DiCTI genera nuevos diseños de ropa que se ajustan a la persona en la imagen original.

  4. Post-Procesamiento: Después de que se crea la nueva ropa, DiCTI realiza ajustes finales para asegurar que las características faciales y la apariencia general de la persona se mantengan naturales.

  5. Salida Final: Los usuarios reciben imágenes de alta resolución de la persona en sus nuevos atuendos diseñados.

Importancia de DiCTI en el Diseño de Moda

La industria de la moda vale miles de millones e involucra a mucha gente, incluyendo diseñadores, minoristas y clientes. Los diseñadores son especialmente importantes porque crean nuevos estilos de ropa que atraen a los consumidores. Sin embargo, diseñar nueva ropa puede ser un proceso que toma tiempo. DiCTI ayuda a enfrentar este desafío permitiendo a los diseñadores visualizar sus ideas rápidamente y de manera efectiva.

Ventajas de Usar DiCTI

  1. Rapidez: DiCTI acelera el proceso de diseño generando rápidamente imágenes basadas en la entrada del usuario. Los diseñadores pueden ver sus ideas en forma visual casi al instante.

  2. Accesibilidad: Esta herramienta puede ser usada por cualquiera, no solo por diseñadores profesionales. Los clientes pueden expresar sus preferencias de moda sin necesidad de habilidades avanzadas de diseño.

  3. Creatividad: DiCTI fomenta la creatividad al permitir que los usuarios experimenten fácilmente con diferentes estilos y diseños.

  4. Alta Calidad: Las imágenes producidas por DiCTI son realistas y visualmente atractivas, ayudando a los usuarios a visualizar las piezas de ropa finales más claramente.

  5. Flexibilidad: La herramienta puede manejar una amplia gama de tipos y estilos de ropa, haciéndola adaptable a diversas necesidades de moda.

Cómo DiCTI se Compara con Otros Métodos

Aunque existen muchas herramientas para pruebas virtuales de ropa, DiCTI es única porque se enfoca en crear nuevos diseños en lugar de solo simular ropa existente. Muchos sistemas actuales están dirigidos a clientes que buscan probar ropa virtualmente, mientras que DiCTI busca ayudar tanto a diseñadores a generar ideas como a clientes en busca de nuevos estilos.

Pruebas de DiCTI

Para asegurar que DiCTI funcione efectivamente, se ha evaluado utilizando dos conjuntos de datos: VITON-HD y Fashionpedia. Estos conjuntos de datos consisten en miles de imágenes de moda, permitiendo a los investigadores probar el rendimiento de la herramienta tanto en entornos controlados como en escenarios del mundo real.

Resultados de las Pruebas

Cuando se comparó con otros métodos de vanguardia, DiCTI mostró mejores resultados en la generación de imágenes de alta calidad que se adhirieron estrechamente a las descripciones de texto proporcionadas. Las imágenes producidas por DiCTI no solo lucen realistas, sino que también demuestran una amplia gama de diseños de ropa.

Experiencia del Usuario con DiCTI

Se realizó un estudio de usuarios para recopilar comentarios sobre el rendimiento de DiCTI. Se pidió a los participantes que eligieran entre imágenes creadas por DiCTI y aquellas creadas por un método competidor. Los resultados indicaron que los usuarios prefirieron las imágenes generadas por DiCTI en términos de realismo, adherencia a la descripción de texto y preservación de la identidad.

Cómo Funciona DiCTI en Detalle

Módulo de Generación de Máscaras

El primer paso al usar DiCTI implica crear máscaras que identifiquen qué partes de la imagen necesitan ser editadas. Esto es importante para asegurar que la imagen final se vea natural. La máscara cubre todo menos las áreas críticas como la cara y las manos para mantener la identidad de la persona.

Módulo de Síntesis de Prendas

Luego, DiCTI genera diseños de ropa usando la imagen de entrada y la descripción de texto. Aprovechando técnicas avanzadas de aprendizaje automático, produce nuevas prendas que se ajustan al estilo descrito en el texto. Este módulo es capaz de crear varios tipos de ropa, asegurando una amplia gama de estilos.

Preservación de la Identidad

Para mantener la apariencia original de la persona en la imagen, DiCTI incluye una fase que se enfoca en preservar las características faciales. Esto asegura que, a pesar de los cambios realizados en la ropa, la identidad de la persona y sus características faciales únicas se mantengan intactas.

Estudio de Limitaciones

Aunque DiCTI funciona bien en la mayoría de los casos, se han identificado ciertas limitaciones. A veces las máscaras pueden no cubrir toda la ropa, especialmente prendas sueltas. Además, la postura de la persona podría cambiar ligeramente, aunque esto generalmente no afecta la calidad de la imagen en general. Por último, los prompts de texto demasiado complejos pueden llevar a confusión en las imágenes generadas.

Futuras Mejoras

El trabajo futuro busca hacer a DiCTI aún más versátil al incluir características adicionales que permitan una gama más amplia de entradas. Esto podría involucrar combinar descripciones de texto con otros tipos de sugerencias como bocetos o atributos específicos de prendas.

Conclusión

DiCTI representa un enfoque innovador al diseño de moda, aprovechando los últimos avances en tecnología para hacer el proceso de diseño más rápido y accesible. Al permitir a los usuarios visualizar atuendos basados en entradas simples de texto, abre nuevas posibilidades para la creatividad en la moda. Su rendimiento, como se ha mostrado en varias pruebas, confirma su potencial para impactar significativamente en la industria y ayudar tanto a diseñadores como a clientes a expresar su visión de moda.

Fuente original

Título: DiCTI: Diffusion-based Clothing Designer via Text-guided Input

Resumen: Recent developments in deep generative models have opened up a wide range of opportunities for image synthesis, leading to significant changes in various creative fields, including the fashion industry. While numerous methods have been proposed to benefit buyers, particularly in virtual try-on applications, there has been relatively less focus on facilitating fast prototyping for designers and customers seeking to order new designs. To address this gap, we introduce DiCTI (Diffusion-based Clothing Designer via Text-guided Input), a straightforward yet highly effective approach that allows designers to quickly visualize fashion-related ideas using text inputs only. Given an image of a person and a description of the desired garments as input, DiCTI automatically generates multiple high-resolution, photorealistic images that capture the expressed semantics. By leveraging a powerful diffusion-based inpainting model conditioned on text inputs, DiCTI is able to synthesize convincing, high-quality images with varied clothing designs that viably follow the provided text descriptions, while being able to process very diverse and challenging inputs, captured in completely unconstrained settings. We evaluate DiCTI in comprehensive experiments on two different datasets (VITON-HD and Fashionpedia) and in comparison to the state-of-the-art (SoTa). The results of our experiments show that DiCTI convincingly outperforms the SoTA competitor in generating higher quality images with more elaborate garments and superior text prompt adherence, both according to standard quantitative evaluation measures and human ratings, generated as part of a user study.

Autores: Ajda Lampe, Julija Stopar, Deepak Kumar Jain, Shinichiro Omachi, Peter Peer, Vitomir Štruc

Última actualización: 2024-07-04 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2407.03901

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.03901

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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