新的虚拟穿衣：单网络虚拟试穿方法 MN-VTON
★ 挑战
虚拟试穿（VTON）已成为电商的重要工具，可以在保持原始外观和姿态的同时，逼真地模拟服装穿着效果。然而，早期单网络方法在提取和融合服装细节特征方面存在局限性，难以保留精细纹理。近期的双网络方法通过引入“参考网络”（ReferenceNet）提升特征处理能力，但这也显著增加了计算开销，限制了高分辨率或长时图像/视频虚拟试穿的应用。
★ MN-VTON 方法简介
单网络虚拟试穿方法（MN-VTON），通过“模态特定归一化”（Modality-specific Normalization）策略有效解决上述问题。
1. 关键创新：对于多模态输入（如文本、图像、视频），MN-VTON 采用 AdaLN-zero 归一化，对相似模态（如参考服装与图像/视频）应用相同的归一化处理，而对不同模态（如文本与视觉输入）采用独立归一化方式。
2. 共享权重自注意力机制：通过跨所有输入令牌共享的自注意力模块，实现高效的特征融合和服装模拟，仅需一个单网络即可完成任务。
实验结果表明，MN-VTON 在图像和视频试穿任务中均能生成更高质量、更细致的结果，与双网络方法表现相当，同时显著提升了计算效率。
访问：ningshuliang.github.io/2023/Arxiv/index.html
#ai创造营##ai##科技#
★ 挑战
虚拟试穿（VTON）已成为电商的重要工具，可以在保持原始外观和姿态的同时，逼真地模拟服装穿着效果。然而，早期单网络方法在提取和融合服装细节特征方面存在局限性，难以保留精细纹理。近期的双网络方法通过引入“参考网络”（ReferenceNet）提升特征处理能力，但这也显著增加了计算开销，限制了高分辨率或长时图像/视频虚拟试穿的应用。
★ MN-VTON 方法简介
单网络虚拟试穿方法（MN-VTON），通过“模态特定归一化”（Modality-specific Normalization）策略有效解决上述问题。
1. 关键创新：对于多模态输入（如文本、图像、视频），MN-VTON 采用 AdaLN-zero 归一化，对相似模态（如参考服装与图像/视频）应用相同的归一化处理，而对不同模态（如文本与视觉输入）采用独立归一化方式。
2. 共享权重自注意力机制：通过跨所有输入令牌共享的自注意力模块，实现高效的特征融合和服装模拟，仅需一个单网络即可完成任务。
实验结果表明，MN-VTON 在图像和视频试穿任务中均能生成更高质量、更细致的结果，与双网络方法表现相当，同时显著提升了计算效率。
访问：ningshuliang.github.io/2023/Arxiv/index.html
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