#37
summarized by : Ryota Suzuki
FW-GAN: Flow-Navigated Warping GAN for Video Virtual Try-On

どんな論文か?

1枚の全身画像,衣服(1アイテム)画像,人のポーズ時系列の3つを入力し,着せ替えしたポーズ動画を生成する.DNN中でOpticalFlowを明に推定し,それをガイドに過去のフレームをワーピング,これをend-to-endにやるという方針.ワーピングなので詳細を保った綺麗な画像が出る.入力画像との一貫性を保つための拘束を与えるロスも工夫点.
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新規性

OpticalFlow推定を使って衣服のWarpingをフィッティングと合わせてきれいにやるためのアーキテクチャの提案.

結果

VVT datasetにおいて,従来法(VITON,CP-VTON)より一目できれいだと分かる.

その他(なぜ通ったか?等)

全身画像はワーピングに使っていないので,用意した服以外(顔とかも)はちょいちょい都合よく変えられているのはご愛敬か.