自由自在に服を着こなせ！StyleGANを用いたファッション画像生成
3つの要点 ✔️StyleGANを用いて好きな服を着せた人物画像生成 ✔️元画像の服の色や雰囲気を自在に操作 ✔️圧倒的高解像度の人物画像生成 上図の人物画像は全て生成された画像であり、実在する画像ではありません。 信じられますか？ ついにGANによる人物画像生成もこれほどの領域まで到達しました。 今までのGANによる圧倒的高解像度の人物画像生成は顔部分のみに限られていましたが、本論文では全身のとても自然な人物画像生成を行える手法を提案しました。 GANによる画像生成においては動物であったり、食べ物、人の顔、ベッドルームなど様々な物が生成されてきました。そして現在、GANはシンプルな画像生成だけでなく、アートやファッションに転用しようとする動きが出てきています。 それでは見ていきましょう。 概要 本論文のテーマは「服を操作可能な高解像度ファッション画像生成」となっています。今までは服を細か
フェイスブック、コーディネートの悩みをAIで解明した論文「Fashion++」を発表
ZEPPELIN ドイツ腕時計ブランドの"ZEPPELIN"とのコラボレーションウォッチパートナ... 詳細を見る
ICCV 2019 参加報告：研究動向、発表ほか | | AI tech studio
はじめに AI Labの大谷と山口(@kotymg)です。10月に韓国ソウルにて開催されたコンピュータビジョンの国際会議ICCV 2019に参加してきました。こちらの記事で簡単に参加報告させていただきます。 ICCVについて ICCVはコンピュータビジョン研究の3大トップカンファレンスの一つに位置付けられる権威のあるカンファレンスで、隔年開催となっています。AI Labからは2017年に続いての参加となります。2019年のICCVは4303件の投稿、1075件の採択と、ここ数年の分野の人気に伴って過去最大規模になりました。規模こそ同分野トップカンファレンスのCVPRよりも若干小さいものの、会場となった巨大なCOEX展示場には7000人を超える参加者が集まりました。発表件数の増加に伴い、今回のICCVではCVPR 2019同様にショートオーラル形式による発表方式となり、その他は全てポスター発
Fashion++: Minimal Edits for Outfit Improvement - Meta Research | Meta Research
Fashion++: Minimal Edits for Outfit ImprovementInternational Conference on Computer Vision (ICCV) Given an outfit, what small changes would most improve its fashionability? This question presents an intriguing new vision challenge. We introduce Fashion++, an approach that proposes minimal adjustments to a full-body clothing outfit that will have maximal impact on its fashionability. Our model cons
ICCV 2017 速報
ICCV 2017 ( http://iccv2017.thecvf.com/ )の参加速報を書きました。合計で約160ページあります。 この資料には下記の項目が含まれています。 ・DNNの概要（DNN以前の歴史や最近の動向） ・ICCV 2017での動向や気付き ・これから引用されそう（流行りそう）な論文 ・フォーカスすべき研究分野 ・今後の方針 ・論文まとめ（約90本あります） cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の「今」を映す挑戦です。論文読破・まとめ・アイディア考案・議論・実装・論文執筆（・社会実装）に至るまで広く取り組み、あらゆる知識を共有します。 https://sites.google.com/site/cvpaperchallenge/
Learning the Latent "Look": Unsupervised Discovery of a Style-Coherent Embedding from Fashion Images
Learning the Latent "Look": Unsupervised Discovery of a Style-Coherent Embedding from Fashion Images We propose an unsupervised approach to learn a style-coherent representation. Our method leverages probabilistic polylingual topic models based on visual attributes to discover a set of latent style factors. Given a collection of unlabeled fashion images, our approach mines for the latent styles, t
ICCV 2013 (1) - 東京大学中山研究室 研究日記
中山です。 遅くなりましたが、先月シドニーで開催されたInternational Conference on Computer Vision (ICCV)の紹介をさせて頂きます。 ICCVは、CVPRと並ぶコンピュータビジョンの分野では最も権威のある国際会議です。CVPRの方は毎年米国で開催されますが、ICCVは隔年でECCVと交互に開催されています。内容的にはどちらも変わらず最高レベルの研究発表が行われますが、雰囲気はCVPRと結構違う印象を受けました。シングルトラックでセッションが組まれていることが大きいと思いますが、質疑応答などは以前参加したCVPRの方がずっと活発であったように感じました*1。 いずれにせよ、ビジョンのみならずさまざまな分野の研究者にウォッチされている会議であり、我々としては目指すべき場所の一つです。今回の採択率は久しぶりに30%を超え、少し間口が広がった印象があり
CRF as RNN Semantic Image Segmentation
CRF as RNN Semantic Image Segmentation Live Demo Our work allows computers to recognize objects in images, what is distinctive about our work is that we also recover the 2D outline of the object. Currently we have trained this model to recognize 20 classes. The demo below allows you to test our algorithm on your own images – have a try and see if you can fool it, if you get some good examples you
CRFasRNN
Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks Shuai Zheng*, Sadeep Jayasumana*, Bernardino Romera-Paredes, Vibhav Vineet^, Zhizhong Su, Dalong Du, Chang Huang, Philip H. S. Torr. Torr Vision Group, University of Oxford, Stanford University, Baidu IDL * equal contribution. ^ Work conducted while authors at the University of Oxford. Online demo for semantic image segmentation. Pixel-level l
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https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Patashnik_StyleCLIP_Text-Driven_Manipulation_of_StyleGAN_Imagery_ICCV_2021_paper.pdf
EPIC@ICCV2021: Ego4D Reveal Session
GeoStyle: Discovering Fashion Trends and Events
Fashion++: Minimal Edits for Outfit Improvement
GeoStyle
ICCV 2019 Workshop
Computer Vision for Fashion at ICCV 2017 – Fashwell
CVF-Workshop
GitHub - xthan/fashion-200k: Fashion 200K dataset used in paper "Automatic Spatially-aware Fashion Concept Discovery."
GitHub - lemondan/HumanParsing-Dataset
Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation
