ডিফফ্যাশন: ডিফিউশন মডেলের মাধ্যমে কাঠামো-সচেতন ফ্যাশন ডিজাইন

1. বিষয়সূচি

• 1.1 ভূমিকা ও সংক্ষিপ্ত বিবরণ
• 1.2 মূল পদ্ধতিবিদ্যা
• 1.2.1 সেম্যান্টিক মাস্কের মাধ্যমে কাঠামো পৃথকীকরণ
• 1.2.2 গাইডেড ডিনয়েজিং প্রক্রিয়া
• 1.2.3 ভিশন ট্রান্সফরমার (ViT) গাইডেন্স
• 1.3 প্রযুক্তিগত বিবরণ ও গাণিতিক সূত্রায়ন
• 1.4 পরীক্ষামূলক ফলাফল ও কার্যকারিতা
• 1.5 মূল অন্তর্দৃষ্টি ও বিশ্লেষণ কাঠামো
• 1.6 প্রয়োগের সম্ভাবনা ও ভবিষ্যৎ দিকনির্দেশনা
• 1.7 তথ্যসূত্র

1.1 ভূমিকা ও সংক্ষিপ্ত বিবরণ

ডিফফ্যাশন AI-চালিত ফ্যাশন ডিজাইনে একটি নতুন ও চ্যালেঞ্জিং কাজের সমাধান করে: একটি রেফারেন্স ছবি (যা ফ্যাশন-বহির্ভূত ডোমেইন থেকে হতে পারে) থেকে চেহারা একটি লক্ষ্য পোশাকের ছবিতে স্থানান্তর করা, যেখানে মূল পোশাকের কাঠামো (যেমন, কাট, সীম, ভাঁজ) অত্যন্ত সতর্কতার সাথে সংরক্ষণ করা হয়। এটি ঐতিহ্যগত নিউরাল স্টাইল ট্রান্সফার (NST) বা CycleGAN-এর মতো ডোমেইন অনুবাদ কাজ থেকে আলাদা, যেখানে উৎস ও লক্ষ্য ডোমেইন প্রায়শই শব্দার্থিকভাবে সম্পর্কিত থাকে (যেমন, ঘোড়া থেকে জেব্রা)। মূল চ্যালেঞ্জটি হলো একটি রেফারেন্স বস্তু (যেমন, একটি চিতা, একটি চিত্রকর্ম) এবং একটি পোশাক আইটেমের মধ্যে উল্লেখযোগ্য শব্দার্থিক ব্যবধান, এবং নতুন, ডিজাইনকৃত আউটপুটের জন্য জোড়া প্রশিক্ষণ ডেটার অনুপস্থিতি।

1.2 মূল পদ্ধতিবিদ্যা

ডিফফ্যাশন একটি অনিরীক্ষিত, ডিফিউশন মডেল-ভিত্তিক কাঠামো। এটির জন্য জোড়া {পোশাক, রেফারেন্স, আউটপুট} ডেটাসেটের প্রয়োজন নেই। বরং, এটি একটি পূর্ব-প্রশিক্ষিত ডিফিউশন মডেলের জেনারেটিভ প্রায়র ব্যবহার করে এবং রিভার্স ডিনয়েজিং প্রক্রিয়ার সময় কাঠামো ও চেহারা আলাদাভাবে নিয়ন্ত্রণ করার জন্য নতুন গাইডেন্স মেকানিজম প্রবর্তন করে।

1.2.1 সেম্যান্টিক মাস্কের মাধ্যমে কাঠামো পৃথকীকরণ

মডেলটি প্রথমে লক্ষ্য ছবিতে ফোরগ্রাউন্ড পোশাকের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি সেম্যান্টিক মাস্ক তৈরি করে। এই মাস্কটি, যা প্রায়শই একটি পূর্ব-প্রশিক্ষিত সেগমেন্টেশন মডেল (যেমন U-Net বা Mask R-CNN) এর মাধ্যমে পাওয়া যায়, স্পষ্টভাবে সেই অঞ্চলকে সংজ্ঞায়িত করে যেখানে চেহারা স্থানান্তর হওয়া উচিত। এটি একটি কঠোর সীমাবদ্ধতা হিসেবে কাজ করে, পোশাকের আকৃতিকে ব্যাকগ্রাউন্ড এবং ছবির অপ্রাসঙ্গিক অংশ থেকে বিচ্ছিন্ন করে।

1.2.2 গাইডেড ডিনয়েজিং প্রক্রিয়া

ডিফিউশন মডেলের বিপরীত প্রক্রিয়াটি লক্ষ্য পোশাক ছবির কাঠামো এবং রেফারেন্স ছবির চেহারা উভয়ের উপর শর্তযুক্ত। সেম্যান্টিক মাস্কটিকে গাইডেন্স হিসেবে ইনজেক্ট করা হয়, নিশ্চিত করে যে ডিনয়েজিং ধাপগুলি প্রাথমিকভাবে মাস্ক করা অঞ্চলের মধ্যে পিক্সেল পরিবর্তন করে, যার ফলে মূল পোশাকের গ্লোবাল কাঠামো এবং সূক্ষ্ম বিবরণ (যেমন কলারের আকৃতি, হাতার দৈর্ঘ্য) সংরক্ষিত থাকে।

1.2.3 ভিশন ট্রান্সফরমার (ViT) গাইডেন্স

একটি পূর্ব-প্রশিক্ষিত ভিশন ট্রান্সফরমার (ViT) ফিচার এক্সট্রাক্টর হিসেবে ব্যবহার করা হয় শব্দার্থিক গাইডেন্স প্রদানের জন্য। রেফারেন্স ছবি (চেহারা) এবং লক্ষ্য পোশাক ছবি (কাঠামো) থেকে ফিচার নিষ্কাশন করা হয় এবং ডিফিউশন স্যাম্পলিংকে পরিচালনা করতে ব্যবহার করা হয়। এটি রেফারেন্স থেকে উচ্চ-স্তরের শব্দার্থিক প্যাটার্ন এবং টেক্সচারগুলিকে কাঠামোগতভাবে সঠিক পোশাকের ক্যানভাসে অনুবাদ করতে সাহায্য করে, এমনকি বড় ডোমেইন ব্যবধান জুড়েও।

1.3 প্রযুক্তিগত বিবরণ ও গাণিতিক সূত্রায়ন

ডিফফ্যাশনের মূল বিষয় হলো স্ট্যান্ডার্ড ডিফিউশন স্যাম্পলিং প্রক্রিয়া পরিবর্তন করা। একটি নয়েজ ভেক্টর $z_T$ এবং কন্ডিশনিং ইনপুট দেওয়া হলে, মডেলটির লক্ষ্য একটি পরিষ্কার ছবি $x_0$ স্যাম্পল করা। সময় $t$-এ ডিনয়েজিং ধাপটি একটি পরিবর্তিত স্কোর ফাংশন দ্বারা পরিচালিত হয়:

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

যেখানে:
- $\nabla_{x_t} \log p(x_t)$ হলো পূর্ব-প্রশিক্ষিত ডিফিউশন মডেল থেকে শর্তহীন স্কোর।
- $c_s$ হলো কাঠামো শর্ত (লক্ষ্য পোশাক ছবি এবং তার মাস্ক থেকে প্রাপ্ত)।
- $c_a$ হলো চেহারা শর্ত (ViT ফিচারের মাধ্যমে রেফারেন্স ছবি থেকে প্রাপ্ত)।
- $\lambda_s$ এবং $\lambda_a$ হলো স্কেলিং প্যারামিটার যা যথাক্রমে কাঠামো ও চেহারা গাইডেন্সের শক্তি নিয়ন্ত্রণ করে।

কাঠামো গাইডেন্স $\nabla_{x_t} \log p(c_s | x_t)$ প্রায়শই বর্তমান নয়েজি স্যাম্পল $x_t$-এর মাস্ক করা অঞ্চলটিকে লক্ষ্য কাঠামোর সাথে তুলনা করে বাস্তবায়ন করা হয়, যা সারিবদ্ধতাকে উৎসাহিত করে। চেহারা গাইডেন্স $\nabla_{x_t} \log p(c_a | x_t)$ ViT ফিচার স্পেসে রেফারেন্স ছবি এবং জেনারেটেড ছবির বিষয়বস্তুর মধ্যে একটি দূরত্ব মেট্রিক (যেমন, কোসাইন সাদৃশ্য) ব্যবহার করে গণনা করা হয়।

1.4 পরীক্ষামূলক ফলাফল ও কার্যকারিতা

প্রবন্ধটি প্রদর্শন করে যে ডিফফ্যাশন স্টেট-অফ-দ্য-আর্ট বেসলাইনগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে, যার মধ্যে রয়েছে GAN-ভিত্তিক পদ্ধতি (অ্যাডাপটিভ ইনস্ট্যান্স নরমালাইজেশন সহ StyleGAN2-এর মতো) এবং অন্যান্য ডিফিউশন-ভিত্তিক ইমেজ ট্রান্সলেশন মডেল। মূল মূল্যায়ন মেট্রিকগুলির মধ্যে সম্ভবত রয়েছে:
- ফ্রেচেট ইনসেপশন ডিসট্যান্স (FID): একটি বাস্তব ডেটাসেটের তুলনায় জেনারেটেড ছবির বাস্তবতা ও বৈচিত্র্য পরিমাপের জন্য।
- LPIPS (লার্নড পারসেপচুয়াল ইমেজ প্যাচ সিমিলারিটি): চেহারা স্থানান্তরের উপলব্ধিগত গুণমান ও বিশ্বস্ততা মূল্যায়নের জন্য।
- ব্যবহারকারী গবেষণা: মানব মূল্যায়নকারীরা সম্ভবত কাঠামো সংরক্ষণ এবং নান্দনিক গুণমান এর জন্য অন্যান্য পদ্ধতির তুলনায় ডিফফ্যাশন আউটপুটগুলিকে উচ্চতর রেটিং দিয়েছেন।

চার্ট বর্ণনা (অন্তর্নিহিত): একটি বার চার্ট দেখাবে যে CycleGAN, DiffusionCLIP, এবং Paint-by-Example-এর মতো বেসলাইনগুলির তুলনায় ডিফফ্যাশন একটি কম FID স্কোর (উত্তম গুণমান নির্দেশ করে) এবং একটি উচ্চতর কাঠামো সংরক্ষণ স্কোর (ব্যবহারকারী গবেষণা থেকে) অর্জন করেছে। একটি গুণগত চিত্র গ্রিডে নমুনা ইনপুট দেখাবে: একটি সাধারণ টি-শার্ট (লক্ষ্য) এবং একটি চিতার চামড়া (রেফারেন্স)। ডিফফ্যাশনের আউটপুটগুলি একটি টি-শার্ট দেখাবে যাতে একটি বাস্তবসম্মত, বিকৃত চিতা প্রিন্ট রয়েছে যা শার্টের ভাঁজ অনুসরণ করে, যেখানে বেসলাইন আউটপুটগুলি শার্টের আকৃতি বিকৃত করতে পারে বা টেক্সচারটি অবাস্তবভাবে প্রয়োগ করতে পারে।

1.5 মূল অন্তর্দৃষ্টি ও বিশ্লেষণ কাঠামো

1.6 প্রয়োগের সম্ভাবনা ও ভবিষ্যৎ দিকনির্দেশনা

তাত্ক্ষণিক প্রয়োগ:

• ডিজিটাল ফ্যাশন ও প্রোটোটাইপিং: ই-কমার্স, সোশ্যাল মিডিয়া এবং ভার্চুয়াল ট্রাই-অনের জন্য ডিজাইন ধারণার দ্রুত দৃশ্যায়ন।
• টেকসই ডিজাইন: ডিজাইনারদের ডিজিটালভাবে অসীম টেক্সচার ও প্যাটার্ন নিয়ে পরীক্ষা করতে দিয়ে শারীরিক নমুনা বর্জ্য হ্রাস করা।
• ব্যক্তিগতকৃত ফ্যাশন: ভোক্তাদের ব্যক্তিগত ছবি বা শিল্পকর্ম দিয়ে পোশাক "রিমিক্স" করতে সক্ষম করা।

ভবিষ্যৎ গবেষণার দিকনির্দেশনা:

• 3D পোশাক স্থানান্তর: কাঠামোকে সরাসরি 3D পোশাক মেশ বা UV ম্যাপে পরিচালনা করার জন্য প্রসারিত করা, সত্যিকারের মাল্টি-ভিউ সামঞ্জস্যপূর্ণ ডিজাইন সক্ষম করা।
• মাল্টি-মোডাল কন্ডিশনিং: রেফারেন্স ছবির পাশাপাশি টেক্সট প্রম্পট অন্তর্ভুক্ত করা (যেমন, "ভ্যান গগের স্টারি নাইট প্যাটার্ন সহ একটি সিল্ক শার্ট")।
• ভৌত বৈশিষ্ট্য মডেলিং: রঙ ও টেক্সচারের বাইরে গিয়ে স্থানান্তরিত উপাদানটি ঝুল, শক্ততা এবং চলনকে কীভাবে প্রভাবিত করবে তা সিমুলেট করা।
• ইন্টারেক্টিভ পরিমার্জন: ব্যবহারকারী-ইন-দ্য-লুপ ইন্টারফেস তৈরি করা যেখানে ডিজাইনাররা ডিফিউশন প্রক্রিয়াকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে গাইড করার জন্য স্পার্স স্ক্রিবল বা সংশোধন প্রদান করতে পারেন।

1.7 তথ্যসূত্র

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.