Neuer Ansatz für virtuelle Anproben: Fashion-VDM revolutioniert das Einkaufserlebnis

Virtuelle Anprobe im Wandel: Fashion-VDM ermöglicht dynamische Kleiderproben per Video

Die virtuelle Anprobe von Kleidung hat im Online-Handel und Social-Media-Marketing eine hohe Relevanz. Bisherige Lösungen beschränken sich meist auf Standbilder. Ein neues Verfahren namens Fashion-VDM verspricht nun, virtuelle Anproben in dynamischer Videoform zu ermöglichen. Damit könnten Kunden die Kleidungsstücke in Bewegung und aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten, was ein deutlich realistischeres Bild vom Tragekomfort und der Passform vermittelt.

Herausforderungen der Video-basierten virtuellen Anprobe

Die Entwicklung von Video-basierten virtuellen Anproben (VVT) gestaltet sich jedoch komplex. Die Software muss realistische Kleidungsstücke mit überzeugender Stoffdynamik (Faltenwurf, Bewegung im Wind etc.) generieren und gleichzeitig die zeitliche Konsistenz zwischen den einzelnen Videobildern gewährleisten. Besondere Schwierigkeiten entstehen bei starken Posenänderungen von Person und Kleidungsstück, da verdeckte Bereiche glaubhaft simuliert werden müssen. Ein weiteres Hindernis stellt der Mangel an Trainingsdaten dar. Ideale Trainingsdaten, also zwei Videos von verschiedenen Personen, die dasselbe Kleidungsstück tragen und sich identisch bewegen, sind schwer und teuer zu beschaffen.

Bisherige Ansätze und ihre Grenzen

Frühere VVT-Methoden nutzten oft komplexe Flussfelder, um die Pixel des Kleidungsstücks auf die Person im Zielvideo zu übertragen. Diese Verfahren können jedoch zu Artefakten führen, insbesondere bei Verdeckungen, großen Posenänderungen oder ungenauen Flussschätzungen. Auch die realistische Darstellung von Stoffdetails wie Falten und Knittern ist mit diesen Methoden nur begrenzt möglich. Neuere, auf Diffusionsmodellen basierende Ansätze für virtuelle Anproben mit Standbildern liefern zwar beeindruckende Ergebnisse, eine direkte Anwendung auf Videos führt jedoch häufig zu Flackern und zeitlichen Inkonsistenzen.

Fashion-VDM: Ein neuer Ansatz mit Diffusionsmodellen

Fashion-VDM nutzt, als erste VVT-Methode, Diffusionsmodelle, um qualitativ hochwertige und zeitlich konsistente Videos zu erstellen. Die Architektur basiert auf dem M&M VTO-Modell, wurde aber um 3D-Faltungen und zeitliche Aufmerksamkeitsmechanismen erweitert. Ein progressives Training ermöglicht die Generierung von Videos mit bis zu 64 Bildern und einer Auflösung von 512 Pixeln in einem einzigen Durchlauf.

Split Classifier-Free Guidance für präzise Kontrolle

Um die realistische Darstellung von Person und Kleidungsstück zu verbessern, verwendet Fashion-VDM eine sogenannte "Split Classifier-Free Guidance" (Split-CFG). Diese Technik erlaubt eine feinere Kontrolle über die einzelnen Eingabeinformationen und führt zu realistischeren Ergebnissen mit höherer zeitlicher Konsistenz und Detailtreue im Vergleich zu herkömmlichen CFG-Methoden.

Kombination von Bild- und Videodaten im Training

Die Qualität der generierten Videos wird durch ein gemeinsames Training mit Bild- und Videodaten weiter verbessert, was besonders bei begrenzter Verfügbarkeit von Videodaten vorteilhaft ist. Qualitative und quantitative Experimente zeigen, dass Fashion-VDM die bisherigen Benchmark-Methoden deutlich übertrifft und den aktuellen Stand der Technik in der Video-basierten virtuellen Anprobe darstellt.

Potenzial für Mindverse und die Zukunft des Online-Handels

Fashion-VDM und ähnliche Technologien bieten großes Potenzial für Unternehmen wie Mindverse, die KI-gestützte Content-Lösungen entwickeln. Die Integration von VVT-Funktionen in Online-Shops und Marketing-Plattformen könnte das Einkaufserlebnis für Kunden revolutionieren und die Entscheidungsfindung beim Online-Kleidungskauf deutlich erleichtern. Durch die realistische Darstellung von Kleidungsstücken in Bewegung und aus verschiedenen Perspektiven könnten Retourenquoten reduziert und die Kundenzufriedenheit gesteigert werden. Zukünftige Forschung könnte sich auf die Erweiterung der Videolänge, die Integration von weiteren Parametern wie Körpermaßen und die Verbesserung der Stoffsimulation konzentrieren.

Bibliographie: Karras, J. et al. (2024). Fashion-VDM: Video Diffusion Model for Virtual Try-On. arXiv preprint arXiv:2411.00225. Karras, J. et al. (2024). Fashion-VDM: Video Diffusion Model for Virtual Try-On. arXiv preprint arXiv:2411.00225v1. Kemelmacher-Shlizerman, I. (n.d.). Research. https://www.irakemelmacher.com/research Fashion-VDM: Video Diffusion Model for Virtual Try-On. (n.d.). http://paperreading.club/page?id=263766 Choi, Y. et al. (2024). Improving Diffusion Models for Virtual Try-on. arXiv preprint arXiv:2403.05139. Awesome-Diffusion-Models. (n.d.). https://github.com/diff-usion/Awesome-Diffusion-Models Improving Diffusion Models for Virtual Try-on. (n.d.). https://paperswithcode.com/paper/improving-diffusion-models-for-virtual-try-on Dong, H. (n.d.). Author Page. https://www.catalyzex.com/author/Haoye%20Dong Karras, J. et al. (2023). DreamPose: Fashion Image-to-Video Synthesis via Stable Diffusion. arXiv preprint arXiv:2310.19232. Zhang, Y. (n.d.). Video Generation Survey. https://github.com/yzhang2016/video-generation-survey/blob/main/video-generation.md