GaussianVTON: 3D Human Virtual Try-ON via Multi-Stage Gaussian Splatting Editing with Image Prompting

📄 arXiv: 2405.07472v2 📥 PDF

作者: Haodong Chen, Yongle Huang, Haojian Huang, Xiangsheng Ge, Dian Shao

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-13 (更新: 2024-05-23)

备注: On-going work

💡 一句话要点

GaussianVTON：提出基于图像提示的多阶段高斯溅射编辑3D人体虚拟试穿方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D虚拟试穿 高斯溅射 图像提示 三阶段细化 编辑召回重建

📋 核心要点

  1. 现有3D虚拟试穿方法依赖大量数据训练，且对服装与人体兼容性研究不足，面临面部模糊、服装不准确等问题。
  2. GaussianVTON提出了一种基于图像提示的多阶段高斯溅射编辑方法，实现从2D到3D VTON的无缝过渡。
  3. 通过三阶段细化策略和编辑召回重建（ERR）策略，有效缓解了面部模糊、服装不准确和视点质量下降等问题。

📝 摘要（中文）

电子商务的日益普及凸显了虚拟试穿（VTON）的重要性。然而，以往的研究主要集中在2D领域，并且严重依赖大量数据进行训练。3D VTON的研究主要集中在服装与人体形状的兼容性上，而这在2D VTON中已经被广泛研究。得益于3D场景编辑的进步，2D扩散模型现在可以通过多视点编辑适应于3D编辑。本文提出了GaussianVTON，一种创新的3D VTON流程，集成了高斯溅射（GS）编辑与2D VTON。为了促进从2D到3D VTON的无缝过渡，我们首次提出仅使用图像作为3D编辑的编辑提示。为了进一步解决诸如面部模糊、服装不准确和编辑过程中视点质量下降等问题，我们设计了一个三阶段的细化策略，以逐步缓解潜在问题。此外，我们引入了一种新的编辑策略，称为编辑召回重建（ERR），以解决先前编辑策略在导致复杂几何变化方面的局限性。全面的实验证明了GaussianVTON的优越性，为3D VTON提供了一种新的视角，同时也为图像提示3D场景编辑建立了一个新的起点。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D虚拟试穿方法主要集中在服装与人体形状的兼容性上，且依赖大量数据进行训练。在3D编辑过程中，容易出现面部模糊、服装不准确以及视点质量下降等问题。这些问题限制了3D虚拟试穿的实用性和真实感。

核心思路：GaussianVTON的核心思路是将2D虚拟试穿技术与3D高斯溅射（Gaussian Splatting, GS）编辑相结合，利用图像作为编辑提示，实现对3D人体模型的服装更换。通过多阶段的细化策略和编辑召回重建（ERR）策略，逐步优化编辑结果，提高服装的准确性和视点质量。

技术框架：GaussianVTON的整体流程包括以下三个阶段：1) 初始化阶段：利用2D VTON技术生成初始的服装更换结果，并将其投影到3D高斯溅射模型上。2) 编辑阶段：使用图像作为提示，通过高斯溅射编辑技术对服装的形状和纹理进行调整。3) 细化阶段：采用三阶段细化策略，包括面部修复、服装细节优化和视点质量提升，以逐步缓解潜在问题。

关键创新：GaussianVTON的关键创新在于：1) 首次提出使用图像作为3D编辑的提示，简化了编辑流程。2) 提出了三阶段细化策略，有效解决了面部模糊、服装不准确和视点质量下降等问题。3) 引入了编辑召回重建（ERR）策略，解决了传统编辑策略在处理复杂几何变化时的局限性。

关键设计：在编辑阶段，使用了基于扩散模型的图像编辑技术，通过图像提示引导高斯溅射模型的参数更新。三阶段细化策略中，面部修复采用了预训练的面部修复模型，服装细节优化使用了基于图像的纹理编辑技术，视点质量提升则通过调整高斯溅射模型的视点参数实现。编辑召回重建（ERR）策略通过引入额外的损失函数，约束编辑过程中的几何变化，避免产生不自然的形变。

📊 实验亮点

实验结果表明，GaussianVTON在3D虚拟试穿任务中取得了显著的性能提升。相较于现有方法，GaussianVTON能够生成更加逼真和准确的服装更换效果，有效地解决了面部模糊、服装不准确和视点质量下降等问题。通过定量和定性分析，验证了GaussianVTON的优越性和实用性。

🎯 应用场景

GaussianVTON具有广泛的应用前景，可应用于在线服装零售、虚拟形象定制、游戏角色设计等领域。该技术能够为用户提供更加真实和便捷的虚拟试穿体验，提高购物效率和用户满意度。未来，该技术有望进一步扩展到其他虚拟物品的试穿和定制，例如眼镜、帽子等。

📄 摘要（原文）

The increasing prominence of e-commerce has underscored the importance of Virtual Try-On (VTON). However, previous studies predominantly focus on the 2D realm and rely heavily on extensive data for training. Research on 3D VTON primarily centers on garment-body shape compatibility, a topic extensively covered in 2D VTON. Thanks to advances in 3D scene editing, a 2D diffusion model has now been adapted for 3D editing via multi-viewpoint editing. In this work, we propose GaussianVTON, an innovative 3D VTON pipeline integrating Gaussian Splatting (GS) editing with 2D VTON. To facilitate a seamless transition from 2D to 3D VTON, we propose, for the first time, the use of only images as editing prompts for 3D editing. To further address issues, e.g., face blurring, garment inaccuracy, and degraded viewpoint quality during editing, we devise a three-stage refinement strategy to gradually mitigate potential issues. Furthermore, we introduce a new editing strategy termed Edit Recall Reconstruction (ERR) to tackle the limitations of previous editing strategies in leading to complex geometric changes. Our comprehensive experiments demonstrate the superiority of GaussianVTON, offering a novel perspective on 3D VTON while also establishing a novel starting point for image-prompting 3D scene editing.