HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تجربة افتراضية عالية الدقة مع ظروف تشمل عدم التوافق والاحتلال

Sangyun Lee Gyojung Gu Sunghyun Park Seunghwan Choi Jaegul Choo

الملخص

يهدف المحاكي الافتراضي القائم على الصور إلى توليد صورة لشخص يرتدي قطعة ملابس معينة. لحل هذه المهمة، تقوم الطرق الحالية بتحوير قطعة الملابس لتتناسب مع جسم الشخص، ثم توليد خريطة تجزئة للشخص وهو يرتدي القطعة قبل دمج القطعة مع الشخص. ومع ذلك، عند تشغيل مراحل التحوير وتوليد الخريطة بشكل منفصل دون تبادل للمعلومات، يحدث عدم توافق بين الملابس المتحوّرة وخريطة التجزئة، مما يؤدي إلى ظهور تشوهات في الصورة النهائية. كما أن انفصال المعلومات يسبب تحويلاً مفرطاً بالقرب من مناطق الملابس المغطاة جزئياً بالأجسام، ويُعرف هذا بالتشوهات الناتجة عن "الضغط البكسيلي" (pixel-squeezing artifacts). لحل هذه المشكلات، نقترح وحدة جديدة لتكوين شرط المحاكي (try-on condition generator) كوحدة موحدة لكل من المرحلتين (أي مرحلة التحويل ومرحلة توليد التجزئة). ويُطبّق كتلة تجميع الميزات الجديدة المُقترحة داخل وحدة التكوين لضمان تبادل المعلومات، وتُعدّ هذه الوحدة خالية من أي عدم توافق أو تشوهات ناتجة عن الضغط البكسيلي. كما نقدّم تقنية رفض المُميّز (discriminator rejection) التي تُزيل التنبؤات غير الصحيحة لخريطة التجزئة، وتحافظ على أداء أطر المحاكي الافتراضي. تُظهر التجارب على مجموعة بيانات عالية الدقة أن نموذجنا يتعامل بنجاح مع مشكلات عدم التوافق والغطاء، ويتفوّق بشكل كبير على النماذج الأساسية. يمكن الوصول إلى الكود من خلال الرابط التالي: https://github.com/sangyun884/HR-VITON.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
تجربة افتراضية عالية الدقة مع ظروف تشمل عدم التوافق والاحتلال | مستندات | HyperAI