VITON-HD: 高解像度バーチャルトライオンをPyTorchで実現する方法

この記事では、CVPR 2021で発表された論文「VITON-HD: High-Resolution Virtual Try-On via Misalignment-Aware Normalization」の公式PyTorch実装であるVITON-HDについて解説します。高解像度でのバーチャルトライオン技術に関心のある方は必見です。

VITON-HDとは？

VITON-HDは、服のテクスチャを維持しながら、高画質（1024x768）のバーチャルトライオン画像を生成する革新的な手法です。特に、衣服の変形と人物のボディパーツを正確に一致させる能力に優れています。

なぜVITON-HDが重要なのか？

従来のバーチャルトライオン技術は、画像の解像度が低く、オンラインショッピング体験を向上させるには不十分でした。VITON-HDは解像度を大幅に向上させ、よりリアルで魅力的なバーチャルトライオン体験を提供します。これにより、顧客満足度の向上や購入意欲の促進が期待できます。

VITON-HDの主な特徴

高解像度: 1024x768の画像を生成。
Misalignment-Aware Normalization (ALIAS): ずれを考慮した正規化技術で、衣服と身体のずれによるアーティファクトを抑制。
ALIASジェネレーター: 高品質な身体部分の生成と衣服テクスチャの維持を実現。

VITON-HDのインストールと実行

以下の手順でVITON-HDをインストールし、実行できます。

リポジトリをクローン: git clone https://github.com/shadow2496/VITON-HD.git
必要なライブラリをインストール: conda create -y -n [ENV] python=3.8; conda activate [ENV]; conda install -y pytorch=[>=1.6.0] torchvision cudatoolkit=[>=9.2] -c pytorch; pip install opencv-python torchgeometry

データセットの準備

VITON-HDを使用するには、1024x768の解像度のデータセットが必要です。研究目的でのみ使用可能なデータセットは、VITON-HD DropBoxからダウンロードできます。

事前学習済みモデルの利用

事前学習済みのネットワークとサンプル画像は、VITON-HD Google Drive folderからダウンロードできます。ダウンロードしたファイルは、./checkpoints/と./datasets/ディレクトリに配置してください。

テストの実行

以下のコマンドを実行してバーチャルトライオン画像を生成します。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=[GPU_ID] python test.py --name [NAME]

生成された画像は、./results/ディレクトリに保存されます。異なる人物と衣服の組み合わせで試したい場合は、./datasets/test_pairs.txtファイルを編集してください。

ライセンスについて

VITON-HDは、Creative Commons BY-NC 4.0ライセンスの下で利用可能です。非営利目的でのみ、利用、再配布、改変が可能です。論文を引用し、変更点を明示することで、適切にクレジットを表示してください。

まとめ

VITON-HDは、高解像度バーチャルトライオン技術の発展に貢献する重要な研究です。この記事を参考に、ぜひVITON-HDを試して、その性能を実感してください。