دياف-فاشن: تصميم أزياء مدرك للهيكل باستخدام نماذج الانتشار

1. جدول المحتويات

• 1.1 المقدمة والنظرة العامة
• 1.2 المنهجية الأساسية
• 1.2.1 فصل الهيكل باستخدام الأقنعة الدلالية
• 1.2.2 عملية إزالة الضوضاء الموجهة
• 1.2.3 توجيه محول الرؤية (ViT)
• 1.3 التفاصيل التقنية والصياغة الرياضية
• 1.4 النتائج التجريبية والأداء
• 1.5 الرؤى الأساسية وإطار التحليل
• 1.6 آفاق التطبيق والاتجاهات المستقبلية
• 1.7 المراجع

1.1 المقدمة والنظرة العامة

يتناول دياف-فاشن مهمة جديدة وصعبة في تصميم الأزياء المدعوم بالذكاء الاصطناعي: نقل المظهر من صورة مرجعية (والتي قد تكون من مجال غير متعلق بالأزياء) إلى صورة ملابس مستهدفة مع الحفاظ بدقة على هيكل القطعة الأصلية (مثل القص، والدرزات، والطيات). هذا يختلف عن مهام نقل النمط العصبي التقليدية (NST) أو ترجمة المجال مثل تلك التي يتعامل معها CycleGAN، حيث تكون المجالات المصدر والهدف غالبًا ذات صلة دلالية (مثل تحويل الخيول إلى حمر وحشية). يكمن التحدي الأساسي في الفجوة الدلالية الكبيرة بين الكائن المرجعي (مثل نمر، أو لوحة فنية) وقطعة الملابس، وغياب بيانات التدريب المزدوجة للمخرجات المصممة الجديدة.

1.2 المنهجية الأساسية

دياف-فاشن هو إطار عمل غير خاضع للإشراف يعتمد على نموذج الانتشار. لا يحتاج إلى مجموعات بيانات مزدوجة {ملابس، مرجع، مخرجات}. بدلاً من ذلك، يستفيد من السابقة التوليدية لنموذج انتشار مدرب مسبقًا ويقدم آليات توجيه جديدة للتحكم في الهيكل والمظهر بشكل منفصل أثناء عملية إزالة الضوضاء العكسية.

1.2.1 فصل الهيكل باستخدام الأقنعة الدلالية

ينشئ النموذج أولاً قناعًا دلاليًا تلقائيًا للملابس في المقدمة داخل الصورة المستهدفة. هذا القناع، الذي يتم الحصول عليه غالبًا عبر نموذج تجزئة مدرب مسبقًا (مثل U-Net أو Mask R-CNN)، يحدد بوضوح المنطقة التي يجب أن يحدث فيها نقل المظهر. يعمل كقيد صارم، يعزل شكل القطعة عن الخلفية والأجزاء غير ذات الصلة من الصورة.

1.2.2 عملية إزالة الضوضاء الموجهة

تخضع العملية العكسية لنموذج الانتشار لكل من هيكل صورة الملابس المستهدفة ومظهر الصورة المرجعية. يتم حقن القناع الدلالي كتوجيه، مما يضمن أن خطوات إزالة الضوضاء تغير في المقام الأول البكسل داخل المنطقة المقنعة، وبالتالي تحافظ على الهيكل العام والتفاصيل الدقيقة (مثل شكل الياقة، وطول الكم) للقطعة الأصلية.

1.2.3 توجيه محول الرؤية (ViT)

يتم استخدام محول رؤية (ViT) مدرب مسبقًا كمستخرج للميزات لتوفير توجيه دلالي. يتم استخراج الميزات من الصورة المرجعية (المظهر) وصورة الملابس المستهدفة (الهيكل) واستخدامها لتوجيه أخذ عينات الانتشار. هذا يساعد في ترجمة الأنماط والقوام الدلالية عالية المستوى من المرجع إلى لوحة الملابس ذات الهيكل السليم، حتى عبر فجوات المجال الكبيرة.

1.3 التفاصيل التقنية والصياغة الرياضية

يكمن جوهر دياف-فاشن في تعديل عملية أخذ عينات الانتشار القياسية. بالنظر إلى متجه ضوضاء $z_T$ ومدخلات التكييف، يهدف النموذج إلى أخذ عينة لصورة نظيفة $x_0$. يتم توجيه خطوة إزالة الضوضاء في الوقت $t$ بواسطة دالة درجة معدلة:

$\nabla_{x_t} \log p(x_t | c_s, c_a) \approx \nabla_{x_t} \log p(x_t) + \lambda_s \cdot \nabla_{x_t} \log p(c_s | x_t) + \lambda_a \cdot \nabla_{x_t} \log p(c_a | x_t)$

حيث:
- $\nabla_{x_t} \log p(x_t)$ هي الدرجة غير المشروطة من نموذج الانتشار المدرب مسبقًا.
- $c_s$ هو شرط الهيكل (مشتق من صورة الملابس المستهدفة وقناعها).
- $c_a$ هو شرط المظهر (مشتق من الصورة المرجعية عبر ميزات ViT).
- $\lambda_s$ و $\lambda_a$ هما معلمتا تحجيم تتحكمان في قوة توجيه الهيكل والمظهر على التوالي.

غالبًا ما يتم تنفيذ توجيه الهيكل $\nabla_{x_t} \log p(c_s | x_t)$ بمقارنة المنطقة المقنعة من العينة الضوضائية الحالية $x_t$ مع الهيكل المستهدف، مما يشجع على المحاذاة. يتم حساب توجيه المظهر $\nabla_{x_t} \log p(c_a | x_t)$ باستخدام مقياس مسافة (مثل تشابه جيب التمام) في فضاء ميزات ViT بين الصورة المرجعية ومحتوى الصورة المُنشأة.

1.4 النتائج التجريبية والأداء

تظهر الورقة البحثية أن دياف-فاشن يتفوق على أحدث الأساليب القياسية، بما في ذلك الأساليب القائمة على GAN (مثل StyleGAN2 مع التطبيع التكيفي للنسخة) ونماذج ترجمة الصور الأخرى القائمة على الانتشار. من المرجح أن تشمل مقاييس التقييم الرئيسية:
- مسافة Fréchet Inception (FID): لقياس واقعية وتنوع الصور المُنشأة مقارنة بمجموعة بيانات حقيقية.
- LPIPS (تشابه رقعة الصورة الإدراكي المتعلم): لتقييم الجودة الإدراكية ودقة نقل المظهر.
- دراسات المستخدم: من المرجح أن صنف المقيمون البشريون مخرجات دياف-فاشن أعلى من حيث الحفاظ على الهيكل والجودة الجمالية مقارنة بالأساليب الأخرى.

وصف الرسم البياني (ضمني): سيظهر مخطط شريطي أن دياف-فاشن يحقق درجة FID أقل (تشير إلى جودة أفضل) ودرجة أعلى للحفاظ على الهيكل (من دراسات المستخدم) مقارنة بالأساليب القياسية مثل CycleGAN وDiffusionCLIP وPaint-by-Example. ستعرض شبكة الأشكال النوعية عينات المدخلات: تي شيرت عادي (مستهدف) وجلد نمر (مرجع). ستظهر مخرجات دياف-فاشن تي شيرت بنمط نمر واقعي ومشوه يتبع طيات القميص، بينما قد تشوه مخرجات الأساليب القياسية شكل القميص أو تطبق القوام بشكل غير واقعي.

1.5 الرؤى الأساسية وإطار التحليل

1.6 آفاق التطبيق والاتجاهات المستقبلية

التطبيقات الفورية:

• الأزياء الرقمية والنماذج الأولية: التصور السريع لمفاهيم التصميم للتجارة الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي والتجربة الافتراضية.
• التصميم المستدام: تقليل هدر العينات المادية من خلال السماح للمصممين بالتجربة رقميًا مع عدد لا حصر له من القوام والأنماط.
• الأزياء الشخصية: تمكين المستهلكين من "إعادة مزج" الملابس مع صور شخصية أو أعمال فنية.

اتجاهات البحث المستقبلية:

• نقل الملابس ثلاثية الأبعاد: توسيع الإطار للعمل مباشرة على شبكات الملابس ثلاثية الأبعاد أو خرائط UV، مما يتيح تصميمًا حقيقيًا متسقًا متعدد المناظر.
• التكييف متعدد الوسائط: دمج نصوص توجيهية إلى جانب الصور المرجعية (مثل "قميص حريري بنمط ليلة النجوم لفان جوخ").
• نمذجة الخصائص الفيزيائية: تجاوز اللون والقوام لمحاكاة كيفية تأثير المادة المنقولة على التجعد والصلابة والحركة.
• التنقيح التفاعلي: تطوير واجهات مع مشاركة المستخدم في الحلقة حيث يمكن للمصممين تقديم رسومات أو تصحيحات متفرقة لتوجيه عملية الانتشار بشكل تكراري.

1.7 المراجع

1. Cao, S., Chai, W., Hao, S., Zhang, Y., Chen, H., & Wang, G. (2023). DiffFashion: Reference-based Fashion Design with Structure-aware Transfer by Diffusion Models. IEEE Conference.
2. Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems.
3. Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P., & Ommer, B. (2022). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.
4. Zhu, J.-Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision.
5. Dosovitskiy, A., et al. (2020). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. International Conference on Learning Representations.
6. Radford, A., et al. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. International Conference on Machine Learning.
7. Kwon, G., & Ye, J. C. (2022). Diffusion-based Image Translation using Disentangled Style and Content Representation. International Conference on Learning Representations.