차림을 갖추다: 자세 전송, 가상 시도, 패션 편집을 위한 반복적 인물 이미지 생성

우리는 2D 자세 전이, 가상 체험 착용, 여러 패션 편집 작업을 지원하는 유연한 인물 생성 프레임워크인 'Dressing in Order(DiOr)'을 제안한다. DiOr의 핵심은 사람에게 옷을 순차적으로 착용하는 새로운 순환 생성 파이프라인을 도입한 점이다. 이로 인해 동일한 옷을 다른 순서로 착용할 경우, 다양한 외관을 생성할 수 있다. 기존 연구로는 달성할 수 없는 다양한 옷의 상호작용(예: 상의를 하의에 넣고 입는 것 또는 위에 입는 것), 동일한 유형의 여러 옷을 겹쳐 입는 경우(예: 자켓 위에 셔츠, 셔츠 위에 티셔츠) 등도 효과적으로 구현할 수 있다. DiOr는 각 옷의 형태와 질감을 명시적으로 인코딩함으로써, 이러한 요소들을 별도로 편집할 수 있도록 한다. 자세 전이와 인페인팅 작업을 공동으로 학습함으로써, 생성된 옷의 세부 사항 보존과 일관성을 높일 수 있다. 광범위한 평가 결과, DiOr는 ADGAN과 같은 최신 기법들에 비해 출력 품질에서 뛰어나며, 직접적인 감독이 없는 다양한 편집 기능도 효과적으로 처리할 수 있음을 입증하였다.