डिफफैशन: डिफ्यूज़न मॉडल के साथ संरचना-जागरूक फैशन डिज़ाइन

1. विषय-सूची

• 1.1 परिचय एवं अवलोकन
• 1.2 मूल पद्धति
• 1.2.1 सिमेंटिक मास्क के साथ संरचना पृथक्करण
• 1.2.2 मार्गदर्शित डीनॉइज़िंग प्रक्रिया
• 1.2.3 विज़न ट्रांसफॉर्मर (ViT) मार्गदर्शन
• 1.3 तकनीकी विवरण एवं गणितीय सूत्रीकरण
• 1.4 प्रायोगिक परिणाम एवं प्रदर्शन
• 1.5 मुख्य अंतर्दृष्टि एवं विश्लेषण ढांचा
• 1.6 अनुप्रयोग संभावनाएं एवं भविष्य की दिशाएं
• 1.7 संदर्भ

1.1 परिचय एवं अवलोकन

डिफफैशन एआई-संचालित फैशन डिज़ाइन में एक नवीन और चुनौतीपूर्ण कार्य को संबोधित करता है: एक संदर्भ छवि (जो गैर-फैशन डोमेन से हो सकती है) के रूप-रंग को एक लक्ष्य कपड़े की छवि पर स्थानांतरित करना, जबकि मूल परिधान की संरचना (जैसे कट, सीम, तह) को सूक्ष्मता से संरक्षित रखना। यह पारंपरिक न्यूरल स्टाइल ट्रांसफर (NST) या CycleGAN जैसे डोमेन अनुवाद कार्यों से भिन्न है, जहां स्रोत और लक्ष्य डोमेन अक्सर अर्थपूर्ण रूप से संबंधित होते हैं (जैसे, घोड़े से ज़ेबरा)। मुख्य चुनौती एक संदर्भ वस्तु (जैसे, तेंदुआ, एक पेंटिंग) और एक कपड़े के आइटम के बीच महत्वपूर्ण अर्थपूर्ण अंतराल में निहित है, और नवीन, डिज़ाइन किए गए आउटपुट के लिए युग्मित प्रशिक्षण डेटा का अभाव है।

1.2 मूल पद्धति

डिफफैशन एक अनिरीक्षित, डिफ्यूज़न मॉडल-आधारित ढांचा है। इसे युग्मित {कपड़ा, संदर्भ, आउटपुट} डेटासेट की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, यह एक पूर्व-प्रशिक्षित डिफ्यूज़न मॉडल की जनरेटिव प्रायोरिटी का लाभ उठाता है और रिवर्स डीनॉइज़िंग प्रक्रिया के दौरान संरचना और रूप-रंग को अलग-अलग नियंत्रित करने के लिए नवीन मार्गदर्शन तंत्र प्रस्तुत करता है।

1.2.1 सिमेंटिक मास्क के साथ संरचना पृथक्करण

मॉडल सबसे पहले लक्ष्य छवि में फोरग्राउंड कपड़े के लिए स्वचालित रूप से एक सिमेंटिक मास्क उत्पन्न करता है। यह मास्क, जो अक्सर एक पूर्व-प्रशिक्षित सेगमेंटेशन मॉडल (जैसे U-Net या Mask R-CNN) के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, उस क्षेत्र को स्पष्ट रूप से परिभाषित करता है जहां रूप-रंग स्थानांतरण होना चाहिए। यह एक कठोर बाधा के रूप में कार्य करता है, परिधान के आकार को पृष्ठभूमि और छवि के अप्रासंगिक भागों से अलग करता है।

1.2.2 मार्गदर्शित डीनॉइज़िंग प्रक्रिया

डिफ्यूज़न मॉडल की रिवर्स प्रक्रिया लक्ष्य कपड़े की छवि की संरचना और संदर्भ छवि के रूप-रंग दोनों पर कंडीशन की जाती है। सिमेंटिक मास्क को मार्गदर्शन के रूप में इंजेक्ट किया जाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि डीनॉइज़िंग चरण मुख्य रूप से मास्क किए गए क्षेत्र के भीतर पिक्सेल को बदलते हैं, जिससे मूल परिधान की वैश्विक संरचना और बारीक विवरण (जैसे कॉलर का आकार, आस्तीन की लंबाई) संरक्षित रहते हैं।

1.2.3 विज़न ट्रांसफॉर्मर (ViT) मार्गदर्शन

एक पूर्व-प्रशिक्षित विज़न ट्रांसफॉर्मर (ViT) का उपयोग एक फीचर एक्सट्रैक्टर के रूप में अर्थपूर्ण मार्गदर्शन प्रदान करने के लिए किया जाता है। संदर्भ छवि (रूप-रंग) और लक्ष्य कपड़े की छवि (संरचना) से फीचर्स निकाले जाते हैं और डिफ्यूज़न सैंपलिंग को निर्देशित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। यह संदर्भ से उच्च-स्तरीय अर्थपूर्ण पैटर्न और टेक्सचर को संरचनात्मक रूप से सुदृढ़ कपड़े के कैनवास पर अनुवादित करने में मदद करता है, यहां तक कि बड़े डोमेन अंतरालों में भी।

1.3 तकनीकी विवरण एवं गणितीय सूत्रीकरण

डिफफैशन का मूल मानक डिफ्यूज़न सैंपलिंग प्रक्रिया को संशोधित करने में निहित है। एक नॉइज़ वेक्टर $z_T$ और कंडीशनिंग इनपुट दिए गए, मॉडल का उद्देश्य एक स्वच्छ छवि $x_0$ का सैंपल लेना है। समय $t$ पर डीनॉइज़िंग चरण एक संशोधित स्कोर फ़ंक्शन द्वारा निर्देशित होता है:

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

जहां:
- $\nabla_{x_t} \log p(x_t)$ पूर्व-प्रशिक्षित डिफ्यूज़न मॉडल से बिना शर्त स्कोर है।
- $c_s$ संरचना कंडीशन है (लक्ष्य कपड़े की छवि और उसके मास्क से प्राप्त)।
- $c_a$ रूप-रंग कंडीशन है (ViT फीचर्स के माध्यम से संदर्भ छवि से प्राप्त)।
- $\lambda_s$ और $\lambda_a$ स्केलिंग पैरामीटर हैं जो क्रमशः संरचना और रूप-रंग मार्गदर्शन की ताकत को नियंत्रित करते हैं।

संरचना मार्गदर्शन $\nabla_{x_t} \log p(c_s | x_t)$ को अक्सर वर्तमान नॉइज़ी सैंपल $x_t$ के मास्क किए गए क्षेत्र की तुलना लक्ष्य संरचना से करके लागू किया जाता है, जिससे संरेखण को प्रोत्साहित किया जाता है। रूप-रंग मार्गदर्शन $\nabla_{x_t} \log p(c_a | x_t)$ की गणना संदर्भ छवि और उत्पन्न छवि की सामग्री के बीच ViT फीचर स्पेस में एक दूरी मीट्रिक (जैसे, कोसाइन समानता) का उपयोग करके की जाती है।

1.4 प्रायोगिक परिणाम एवं प्रदर्शन

पेपर प्रदर्शित करता है कि डिफफैशन अत्याधुनिक बेसलाइन्स, जिनमें GAN-आधारित विधियाँ (जैसे एडेप्टिव इंस्टेंस नॉर्मलाइज़ेशन के साथ StyleGAN2) और अन्य डिफ्यूज़न-आधारित छवि अनुवाद मॉडल शामिल हैं, से बेहतर प्रदर्शन करता है। मुख्य मूल्यांकन मेट्रिक्स में शामिल होने की संभावना है:
- फ़्रेशे इंसेप्शन डिस्टेंस (FID): वास्तविक डेटासेट की तुलना में उत्पन्न छवियों की यथार्थवादिता और विविधता को मापने के लिए।
- LPIPS (लर्न्ड परसेप्चुअल इमेज पैच सिमिलैरिटी): रूप-रंग स्थानांतरण की अवधारणात्मक गुणवत्ता और निष्ठा का आकलन करने के लिए।
- उपयोगकर्ता अध्ययन: मानव मूल्यांककों ने संभवतः डिफफैशन आउटपुट्स को अन्य विधियों की तुलना में संरचना संरक्षण और सौंदर्य गुणवत्ता के लिए उच्च दर्जा दिया।

चार्ट विवरण (अंतर्निहित): एक बार चार्ट दिखाएगा कि डिफफैशन CycleGAN, DiffusionCLIP, और Paint-by-Example जैसी बेसलाइन्स की तुलना में कम FID स्कोर (बेहतर गुणवत्ता का संकेत) और उपयोगकर्ता अध्ययनों से उच्च संरचना संरक्षण स्कोर प्राप्त करता है। एक गुणात्मक आंकड़ा ग्रिड नमूना इनपुट दिखाएगा: एक सादी टी-शर्ट (लक्ष्य) और एक तेंदुए की खाल (संदर्भ)। डिफफैशन के आउटपुट एक यथार्थवादी, विकृत तेंदुए के प्रिंट वाली टी-शर्ट दिखाएंगे जो शर्ट की तहों का अनुसरण करती है, जबकि बेसलाइन आउटपुट शर्ट के आकार को विकृत कर सकते हैं या टेक्सचर को अयथार्थवादी रूप से लागू कर सकते हैं।

1.5 मुख्य अंतर्दृष्टि एवं विश्लेषण ढांचा

1.6 अनुप्रयोग संभावनाएं एवं भविष्य की दिशाएं

तत्काल अनुप्रयोग:

• डिजिटल फैशन एवं प्रोटोटाइपिंग: ई-कॉमर्स, सोशल मीडिया और वर्चुअल ट्राई-ऑन के लिए डिज़ाइन अवधारणाओं का त्वरित विज़ुअलाइज़ेशन।
• टिकाऊ डिज़ाइन: डिजाइनरों को अंतहीन टेक्सचर और पैटर्न के साथ डिजिटल रूप से प्रयोग करने की अनुमति देकर भौतिक सैंपलिंग अपशिष्ट को कम करना।
• व्यक्तिगत फैशन: उपभोक्ताओं को व्यक्तिगत छवियों या कलाकृति के साथ परिधानों को "रीमिक्स" करने में सक्षम बनाना।

भविष्य के शोध दिशाएं:

• 3D परिधान स्थानांतरण: फ्रेमवर्क को सीधे 3D परिधान मेशेज़ या UV मैप्स पर संचालित करने के लिए विस्तारित करना, वास्तविक मल्टी-व्यू सुसंगत डिज़ाइन को सक्षम करना।
• मल्टी-मोडल कंडीशनिंग: संदर्भ छवियों के साथ-साथ टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स को शामिल करना (जैसे, "वैन गॉग स्टारी नाइट पैटर्न वाली एक रेशमी शर्ट")।
• भौतिक गुण मॉडलिंग: रंग और टेक्सचर से आगे बढ़कर यह अनुकरण करना कि स्थानांतरित सामग्री लटकाव, कठोरता और गति को कैसे प्रभावित करेगी।
• इंटरैक्टिव परिष्करण: उपयोगकर्ता-इन-द-लूप इंटरफेस विकसित करना जहां डिजाइनर डिफ्यूज़न प्रक्रिया को पुनरावृत्त रूप से निर्देशित करने के लिए विरल स्क्रिबल या सुधार प्रदान कर सकते हैं।

1.7 संदर्भ

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.