Zheng-Chong/Awesome-Try-On-Models

해결하는 문제

가상 착용(VTON)은 사람들이 실제로 아이템을 입지 않고도 옷, 신발, 액세서리가 자신에게 어떻게 보이는지 확인할 수 있게 합니다. 이는 사람의 이미지나 비디오에 옷을 디지털로 시뮬레이션하는 AI 생성 모델로 수행됩니다. 과제는 결과를 사실적으로 보이게 하고 의류 디테일, 체형, 움직임을 보존하는 것입니다. 이 저장소는 이 분야의 최신 연구와 모델을 수집하며, 2023년 이후에 발표된 작업에 초점을 맞추어 연구자와 개발자가 새로운 접근 방식이 무엇인지 빠르게 확인할 수 있게 합니다.

작동 방식

이 저장소는 선별된 목록으로, 이미지 기반 모델, 비디오 기반 모델, 3D 기반 모델의 세 가지 범주로 구성됩니다. 각 항목은 논문(arXiv 또는 컨퍼런스 페이지), 프로젝트 페이지 또는 데모(가능한 경우), 오픈소스인 경우 코드 저장소에 링크합니다. 목록은 새 논문으로 최신 상태를 유지하며, 각 항목은 발표 장소(예: CVPR, ECCV, NeurIPS)와 날짜를 표시합니다. README는 프로젝트가 진행 중이며 컬렉션을 확장하고 개선하기 위한 기여를 환영한다고 설명합니다. 또한 유용하다고 생각되면 저장소에 별표를 하고 지켜봐 달라고 독자에게 요청합니다.

대상 독자

이것은 패션 기술, 가상 착용 또는 인간 이미지용 생성 모델을 작업하는 AI 연구자, 컴퓨터 비전 엔지니어, 개발자를 위한 것입니다. 학술 연구, 제품 개발 또는 단순히 가능성을 탐구하기 위해 VTON의 최신 기술을 추적하려는 모든 사람에게도 유용합니다. 목록은 매우 기술적이며 논문과 코드에 링크하므로 연구 논문을 읽고 모델 아키텍처를 이해하는 데 익숙한 사람들을 대상으로 합니다.

하이라이트

• 2023년 이후에 발표된 VTON 모델에만 초점을 맞춰 분야의 현재 스냅샷을 제공합니다.
• 이미지 기반, 비디오 기반, 3D 기반 착용의 세 가지 양식을 다룹니다.
• 각 항목에는 발표 장소, 날짜, 논문, 코드, 데모 링크(가능한 경우)가 포함됩니다.
• 목록을 성장시키고 최신 상태로 유지하기 위해 커뮤니티 기여를 환영합니다.
• 저장소 자체는 Zheng-Chong이 유지 관리하며, 그는 목록에 여러 VTON 프로젝트(예: CatVTON, FastFit)도 가지고 있습니다.