論文まとめ：Text2Human: Text-Driven Controllable Human Image Generation

Posted On 2022-09-30

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* タイトル：Text2Human: Text-Driven Controllable Human Image Generation
* 論文URL：https://arxiv.org/abs/2205.15996
* 著者：Yuming Jiang, Shuai Yang, Haonan Qiu, Wayne Wu, Chen Change Loy, Ziwei Liu
* 所属：南洋理工大学、SenseTime Research
* カンファ：SIGGRAPH　2022
* コード：https://github.com/yumingj/Text2Human

ざっくりいうと

人間のポーズマップから、テキストの誘導により、服の形状やテクスチャをユーザーが指定しながら、着用後の画像を生成する研究。
2段階のモデルで、(1)服の形状のパーシングマスクを推定、(2)テクスチャを意識しながら着用後の画像を生成する。前者の結果を人間が修正することも可能。
後者のモデルにVQVAEベースの拡散モデル＋Mixture-of-Expertsのサンプラーを導入することで、先行研究より複雑で多様性のあるテクスチャの服を生成できるようになった。
この他に「DeepFuision-MultiModal」というデータセットを作り公開した

Text2Human

入力
- human pose$P\in\mathbb{R}^{H\times W}$
- texts for clothes shapes $T_{shape}$
- texts for clothes textures $T_{texture}$
出力
- human image$I\in\mathbb{R}^{H\times W\times 3}$

Stage I: Pose to Parsing

Attribute Embedding Module
- 入力：clothes shapesのOne-hotベクトル
- 出力：$f_{shape}$
- フィードフォワードネットワーク
Pose-to-Parsing Module
- Encoder-Decoderネットワーク

Stage II: Parsing to Human

VQVAEがベース
コードブックから画像をサンプリングするために、先行研究で使われていた自己回帰モデルではなく、拡散モデルを使用。以下のようなメリットがある
1. グローバルかつ双方向の文脈に基づいて指標を予測でき、一貫性のあるサンプリング画像が得られる
2. 並列に実行できるため、高速なサンプリングが可能

Sampler with Mixture-of-Experts

拡散モデルにmixture-of-experts（Shazeerら、2017）のアイデアを導入

コードブックインデックス
トークン化されたヒューマンセグメンテーションマスク
トークン化されたテクスチャマスク
- テクスチャマスクは，衣服のテクスチャ属性ラベルをセグメンテーションマスクの対応する領域に対応させることで得られる

インタラクティブなUI

定量・定性指標

Pix2Pix2HDやSPADEはかなり前の研究。直近の先行研究のHumanGAN-poseやTryOnGANに対して良好な評価を示している。

従来の研究よりも、服のテクスチャに対して強くなった。Stage IIのネットワーク構造に工夫が入っているのが大きく、「mixture-of-experts」を外すと大きく悪化する。

なお、テキストからの合成には言語モデルとして「Sentence-BERT」を使うのみで、CLIPのような画像-テキストの同期は行っていない。

感想

Vision & Languageのフレームワークでありながら、CLIP特徴量を使わずに、BERTとVQVAEでやってるのが面白い
生成モデルは細かなテクスチャが苦手なイメージがあったが、VQVAEがベース＋Mixture of Expertsを使うとかなりうまくいくのが驚き
コードや訓練済みモデルがMITライセンスで公開されているのが素晴らしい

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Tags:ファッション, 生成モデル, 論文読み