VTON-IT: 이미지 번역을 이용한 가상 시도

가상 체험 착용(Virtual Try-On)은 생성적 적대 신경망(GAN)의 유망한 응용 분야이다. 그러나 신체 크기, 자세의 다양성 및 머리카락이나 겹쳐진 옷과 같은 가림 현상으로 인해, 원하는 옷을 인간 신체의 해당 부위에 정확히 전달하는 것은 매우 어려운 과제이다. 본 논문에서는 의미 분할(Semantic Segmentation)과 생성적 적대 구조를 기반으로 한 이미지 번역 네트워크를 활용하여 사진 수준의 사실적인 번역 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 RGB 이미지를 입력으로 받아 원하는 신체 부위를 분할하고, 해당 신체 영역에 대상 의류를 겹쳐 놓는 새로운 이미지 기반 가상 체험 착용 애플리케이션인 VTON-IT를 제시한다. 기존 최첨단 GAN 기반 가상 체험 착용 기술은 실제 이미지에서 정렬되지 않은 픽셀화된 합성 이미지를 생성하는 경향이 있으나, 본 연구의 접근법은 다양한 조건에서 고해상도이며 세부 질감이 뚜렷한 자연스러운 이미지를 생성한다.