CP-VTON+: 옷의 형태와 질감을 보존하는 이미지 기반 가상 시도

최근 제안된 이미지 기반 가상 시착(VTON) 기법들은 다양한 인간 자세와 의류 스타일에 대응하는 데 여러 도전 과제를 안고 있다. 첫째, 의류 왜곡 네트워크는 의류 무관한 인간 표현의 오류, 의류-인간 매칭을 위한 입력 이미지 간의 불일치, 그리고 부적절한 정규화 변환 파라미터로 인해 매우 왜곡되고 정렬이 어긋난 의류를 생성한다. 둘째, 혼합 네트워크는 잘못된 인간 표현과 조합 마스크 생성을 위한 부적절한 학습 손실로 인해 남아 있는 의류의 특징을 유지하지 못할 수 있다. 본 연구는 이러한 문제를 극복하기 위해 의류의 형태와 질감을 보존하는 CP-VTON+(Clothing shape and texture Preserving VTON)을 제안한다. 제안된 방법은 정량적·정성적 측면에서 기존 최고 수준의 기법들을 크게 능가한다.