要約
我々は、2Dポーズ転送、バーチャルトライオン、および複数のファッション編集タスクをサポートする柔軟な人物生成フレームワーク「Dressing in Order（DiOr）」を提案する。DiOrの核となるのは、衣類を順次人物に着せることで生成を行う新しい再帰的生成パイプラインであり、同一の衣類を異なる順序で着せることで異なる外見が得られる。この仕組みにより、従来の手法では実現が困難な着こなし効果を生成可能となる。具体的には、上着を下着にインサートする（たとえばトップスをボトムスにインした状態）といった衣類間の相互作用や、ジャケット×シャツ×Tシャツといった同種の複数衣類の重ね着など、多様な着こなしを再現できる。DiOrは各衣類の形状とテクスチャを明示的に符号化しており、これらの要素を別々に編集することが可能である。ポーズ転送とインペインティングの同時学習により、生成された衣類の詳細な表現と一貫性が維持される。広範な評価結果から、ADGANなどの最近の手法と比較して、出力品質において優れた性能を発揮し、教師なしの直接的な監視が得られない多様な編集機能にも対応していることが示された。