TryOffDiff: إزالة التجربة الافتراضية عبر إعادة بناء الملابس بدقة عالية باستخدام نماذج التوسع

يقدم هذا البحث مهمة جديدة تُعرف بـ "التجربة الافتراضية للخلع" (Virtual Try-Off - VTOFF)، وهي تركز على إنشاء صور ملابس موحدة من صور فردية لأشخاص يرتدون الملابس. على عكس التقنية التقليدية للتجربة الافتراضية للارتداء (Virtual Try-On - VTON) التي تقوم بتزيين النماذج رقميًا، فإن VTOFF تهدف إلى استخراج صورة قياسية للملابس، مما يطرح تحديات فريدة في التقاط شكل وملمس وتفاصيل الملابس المعقدة. هذا الهدف الواضح يجعل VTOFF فعالًا بشكل خاص في تقييم دقة الإعادة في نماذج التوليد. نقدم نموذج TryOffDiff، الذي يقوم بتعديل تقنية Stable Diffusion باستخدام التحكم البصري القائم على SigLIP لضمان الدقة العالية والاحتفاظ بالتفاصيل. أظهرت التجارب على مجموعة بيانات VITON-HD المعدلة أن نهجنا يتفوق على الأساليب الأساسية المستندة إلى نقل الوضعية والتجربة الافتراضية للارتداء مع خطوات أقل قبل وبعد المعالجة. كشف تحليلنا أن مقاييس إنشاء الصور التقليدية غير كافية لتقييم جودة الإعادة، مما دفعنا إلى الاعتماد على DISTS لتقييم أكثر دقة. تسلط نتائجنا الضوء على إمكانات VTOFF في تعزيز صور المنتجات في التطبيقات الإلكترونية التجارية، وتقدم تحسينات في تقييم نماذج التوليد، وتشجع على المزيد من الأبحاث حول الإعادة عالية الدقة. يمكن الوصول إلى العرض التوضيحي والكود والنماذج عبر الرابط: https://rizavelioglu.github.io/tryoffdiff/