VTONQA: वर्चुअल ट्राई-ऑन के लिए एक बहुआयामी गुणवत्ता मूल्यांकन डेटासेट

1. Introduction & Overview

इमेज-आधारित वर्चुअल ट्राई-ऑन (VTON) प्रौद्योगिकी डिजिटल फैशन और ई-कॉमर्स की आधारशिला बन गई है, जो उपयोगकर्ताओं को स्वयं पर वस्त्रों को आभासी रूप से देखने में सक्षम बनाती है। हालाँकि, संश्लेषित छवियों की अवधारणात्मक गुणवत्ता विभिन्न मॉडलों में काफी भिन्न होती है, जो अक्सर वस्त्र विरूपण, शरीर के अंगों में असंगतियाँ और धुंधलापन जैसे आर्टिफैक्ट्स से ग्रस्त होती हैं। एक मानकीकृत, मानव-अवधारणा-संरेखित बेंचमार्क की कमी मौजूदा मॉडलों के मूल्यांकन और भविष्य के विकास को निर्देशित करने दोनों के लिए एक प्रमुख बाधा रही है।

The VTONQA dataset, introduced by researchers from Shanghai Jiao Tong University, directly addresses this gap. It is the first large-scale, multi-dimensional quality assessment dataset specifically designed for VTON-generated images.

डेटासेट एक नज़र में

कुल छवियाँ: 8,132
स्रोत मॉडल: 11 (Warp-based, Diffusion-based, Closed-source)
मीन ओपिनियन स्कोर (MOS): 24,396
मूल्यांकन आयाम: 3 (कपड़ों का फिट, शरीर संगतता, समग्र गुणवत्ता)
एनोटेटर्स: 40 विषय, विशेषज्ञों द्वारा पर्यवेक्षित

2. The VTONQA Dataset

VTONQA डेटासेट VTON समुदाय के लिए एक व्यापक और विश्वसनीय बेंचमार्क प्रदान करने के लिए सावधानीपूर्वक निर्मित किया गया है।

2.1 Dataset Construction & Scale

डेटासेट एक विविध आधार पर निर्मित है: 183 संदर्भ व्यक्ति छवियाँ 9 श्रेणियों और वस्त्रों में से 8 वस्त्र श्रेणियाँ. इन्हें प्रसंस्कृत किया जाता है 11 प्रतिनिधि VTON मॉडल, जिसमें शास्त्रीय वार्प-आधारित विधियाँ (जैसे, CP-VTON, ACGPN), अत्याधुनिक डिफ्यूज़न-आधारित दृष्टिकोण (जैसे, Stable Diffusion फाइन-ट्यून्स), और स्वामित्व वाले बंद-स्रोत मॉडल शामिल हैं, जो अंतिम 8,132 ट्राई-ऑन छवियाँ उत्पन्न करते हैं। यह विविधता बेंचमार्क की मजबूती और सामान्यीकरण क्षमता सुनिश्चित करती है।

2.2 Multi-Dimensional Annotation

एकल "समग्र गुणवत्ता" स्कोर से आगे बढ़ते हुए, VTONQA एक सूक्ष्म, बहुआयामी मूल्यांकन ढांचा पेश करता है। प्रत्येक छवि को तीन अलग-अलग मीन ओपिनियन स्कोर (MOS) के साथ एनोटेट किया जाता है:

Clothing Fit: मूल्यांकन करता है कि कपड़ा शरीर की आकृति और मुद्रा से कितनी स्वाभाविक और सटीक रूप से अनुरूप होता है।
शारीरिक अनुकूलता: मूल व्यक्ति की पहचान, त्वचा की बनावट और शरीर संरचना के संरक्षण का आकलन करता है, विकृत अंगों या धुंधले चेहरों जैसे आर्टिफैक्ट्स से बचते हुए।
समग्र गुणवत्ता: संश्लेषित छवि की सामान्य दृश्य आकर्षण और यथार्थवाद को दर्शाने वाला एक समग्र स्कोर।

यह त्रिभागीय स्कोरिंग प्रणाली महत्वपूर्ण है क्योंकि एक मॉडल वस्त्र स्थानांतरण में तो उत्कृष्ट हो सकता है, लेकिन चेहरे के विवरणों को संरक्षित करने में विफल हो सकता है - यह एक ऐसा बारीक अंतर है जो एकल स्कोर द्वारा छूट जाता है।

3. Benchmarking & Experimental Results

VTONQA का उपयोग करते हुए, लेखक दो अक्षों पर व्यापक बेंचमार्किंग करते हैं: VTON मॉडलों का स्वयं का प्रदर्शन और इस नए डोमेन पर मौजूदा Image Quality Assessment (IQA) मेट्रिक्स की प्रभावकारिता।

3.1 VTON मॉडल बेंचमार्क

सभी 11 मॉडलों का मूल्यांकन एक केवल-अनुमान सेटिंग में VTONQA छवियों पर किया गया। परिणाम स्पष्ट प्रदर्शन पदानुक्रम प्रकट करते हैं। सामान्य तौर पर, आधुनिक diffusion-based models पुराने वार्प-आधारित प्रतिमानों की तुलना में, ये दृश्य सत्यता और कलाकृति न्यूनीकरण के मामले में अक्सर उच्च स्कोर प्राप्त करते हैं। हालाँकि, यह बेंचमार्क प्रत्येक आर्किटेक्चर के लिए विशिष्ट विफलता मोड भी उजागर करता है, जो सुधार के लिए स्पष्ट लक्ष्य प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, कुछ मॉडल "कपड़ों की फिट" पर अच्छा स्कोर कर सकते हैं लेकिन "शरीर संगतता" पर खराब, जो एक ट्रेड-ऑफ को दर्शाता है।

3.2 IQA मेट्रिक मूल्यांकन

एक प्रमुख निष्कर्ष यह है कि खराब सहसंबंध VTON छवियों के लिए पारंपरिक पूर्ण-संदर्भ IQA मेट्रिक्स (जैसे, PSNR, SSIM) और मानव MOS के बीच। ये पिक्सेल-स्तरीय मेट्रिक्स वस्त्र शैली संरक्षण या पहचान स्थिरता जैसे अर्थ-स्तरीय विरूपणों के मूल्यांकन के लिए अनुपयुक्त हैं। LPIPS और FID जैसे सीखे गए अवधारणात्मक मेट्रिक्स भी, हालांकि बेहतर हैं, सुधार के लिए महत्वपूर्ण गुंजाइश दिखाते हैं। पेपर प्रदर्शित करता है कि VTONQA डेटा पर फाइन-ट्यून किए गए IQA मॉडल मानव निर्णय के साथ काफी अधिक सहसंबंध प्राप्त करते हैं, जो समस्या के डोमेन-विशिष्ट स्वभाव और विशेषज्ञ मूल्यांककों को प्रशिक्षित करने के लिए डेटासेट के मूल्य को रेखांकित करता है।

Chart Insight (Hypothetical based on paper description): VTONQA पर मानव MOS के विरुद्ध विभिन्न IQA मेट्रिक्स के स्पीयरमैन रैंक ऑर्डर सहसंबंध (SROCC) की तुलना करने वाला एक बार चार्ट संभवतः पारंपरिक मेट्रिक्स (PSNR, SSIM) को बहुत कम बार (~0.2-0.3), सामान्य अवधारणात्मक मेट्रिक्स (LPIPS, FID) को मध्यम बार (~0.4-0.6), और VTONQA पर फाइन-ट्यून किए गए मेट्रिक्स को सबसे ऊंचे बार (~0.7-0.8+) के साथ दिखाएगा, जो दृश्य रूप से डेटासेट की आवश्यकता साबित करेगा।

4. Technical Details & Analysis

4.1 Core Insight & Logical Flow

मुख्य अंतर्दृष्टि: VTON क्षेत्र गलत लक्ष्यों के लिए अनुकूलन कर रहा है। यदि FID या SSIM जैसे संख्यात्मक माप अंतिम उपयोगकर्ता के लिए एक प्रभावशाली, दोष-मुक्त ट्राई-ऑन में परिवर्तित नहीं होते हैं, तो उनका पीछा करना व्यर्थ है। VTONQA का मूलभूत योगदान प्रतिमान को computational similarity to perceptual realism as the north star.

Logical Flow: The paper's argument is razor-sharp: 1) VTON is commercially critical but quality is inconsistent. 2) Existing evaluation is broken (weak correlation with human judgment). 3) Therefore, we built a massive, human-annotated dataset (VTONQA) that defines quality across three specific axes. 4) We use it to prove point #2 by benchmarking current models and metrics, exposing their flaws. 5) We provide the dataset as a tool to fix the problem, enabling the development of perceptually-aligned models and evaluators. This is a classic "identify gap, build bridge, prove value" research narrative executed effectively.

4.2 Strengths & Flaws

Strengths:

Pioneering & Well-Executed: Fills a glaring, fundamental gap in the VTON ecosystem. The scale (8k+ images, 24k+ annotations) and multi-dimensional design are commendable.
क्रियात्मक बेंचमार्किंग: 11 मॉडलों की साइड-बाय-साइड मूल्यांकन तत्काल "स्टेट-ऑफ-द-आर्ट" परिदृश्य प्रदान करता है, जो शोधकर्ताओं और व्यवसायियों दोनों के लिए उपयोगी है।
मेट्रिक विफलता को उजागर करता है: यह प्रदर्शन कि ऑफ-द-शेल्फ IQA मेट्रिक्स VTON पर विफल हो जाते हैं, समुदाय के लिए एक गंभीर चेतावनी है, ठीक उसी तरह जैसे मूल CycleGAN पेपर ने पूर्व के अनयुग्मित छवि अनुवाद विधियों की सीमाओं को उजागर किया था।

Flaws & Open Questions:

बंद-स्रोत मॉडलों का "ब्लैक बॉक्स": मालिकाना मॉडलों को शामिल करना व्यावहारिक है, लेकिन पुनरुत्पादन और गहन विश्लेषण को सीमित करता है। हम नहीं जानते कि model X क्यों विफल होता है, केवल इतना जानते हैं कि यह विफल होता है।
स्थिर स्नैपशॉट: डेटासेट अपने निर्माण के समय के आसपास के मॉडलों का एक स्नैपशॉट है। डिफ्यूजन मॉडलों का तीव्र विकास का अर्थ है कि नए SOTA मॉडल पहले से ही मौजूद हो सकते हैं जो इसमें प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं।
एनोटेशन में व्यक्तिपरकता: हालांकि पर्यवेक्षित है, MOS में स्वाभाविक रूप से व्यक्तिपरक विचरण होता है। एनोटेशन स्थिरता को मात्रात्मक रूप से मापने के लिए (जैसे, ICC) अंतर-एनोटेटर समझौता मेट्रिक्स की रिपोर्टिंग से पेपर को लाभ हो सकता है।

4.3 Actionable Insights

विभिन्न हितधारकों के लिए:

VTON Researchers: FID/SSIM को अपने प्राथमिक सफलता मापदंड के रूप में उपयोग करना बंद करें। विकास के दौरान मानव मूल्यांकन के प्रॉक्सी के रूप में, अपने सत्यापन लक्ष्य के लिए VTONQA के MOS का उपयोग करें, या बेहतर होगा कि डेटासेट का उपयोग करके एक समर्पित नो-रेफरेंस IQA (NR-IQA) मॉडल को प्रशिक्षित करें।
मॉडल डेवलपर्स (उद्योग): VTONQA के लीडरबोर्ड के विरुद्ध अपने मॉडल का बेंचमार्क करें। यदि आप "बॉडी कम्पैटिबिलिटी" में पिछड़ रहे हैं, तो आइडेंटिटी प्रिज़र्वेशन मॉड्यूल में निवेश करें। यदि "क्लोदिंग फिट" कम है, तो ज्यामितीय वार्पिंग या डिफ्यूज़न गाइडेंस पर ध्यान केंद्रित करें।
ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म्स: बहुआयामी स्कोर सीधे तौर पर उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस डिज़ाइन को सूचित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, उच्च "समग्र गुणवत्ता" और "शरीर संगतता" स्कोर वाले मॉडलों के ट्राई-ऑन परिणामों को प्राथमिकता दिखाकर उपयोगकर्ता विश्वास और रूपांतरण को बढ़ावा दें।

यह डेटासेट केवल एक शैक्षणिक अभ्यास नहीं है; यह पूरे उद्योग के लिए एक व्यावहारिक ट्यूनिंग फोर्क है।

Technical Formalism & Metrics

मूल्यांकन, पूर्वानुमानित स्कोर (IQA मेट्रिक्स या मॉडल आउटपुट से) और ग्राउंड-ट्रूथ MOS के बीच मानक सहसंबंध मेट्रिक्स पर निर्भर करता है। प्रमुख मेट्रिक्स हैं:

स्पीयरमैन का रैंक ऑर्डर सहसंबंध गुणांक (SROCC): एकरस संबंध को मापता है। इसकी गणना $\rho = 1 - \frac{6 \sum d_i^2}{n(n^2 - 1)}$ के रूप में की जाती है, जहाँ $d_i$ i-वें नमूने के लिए रैंकों में अंतर है। यह गैर-रैखिक संबंधों के प्रति मजबूत है।
Pearson Linear Correlation Coefficient (PLCC): एक गैर-रैखिक प्रतिगमन (जैसे, लॉजिस्टिक) मैपिंग के बाद रैखिक सहसंबंध को मापता है। इसकी गणना $r = \frac{\sum (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum (x_i - \bar{x})^2 \sum (y_i - \bar{y})^2}}$ के रूप में की जाती है।

एक उच्च SROCC/PLCC (1 के करीब) इंगित करता है कि एक IQA मीट्रिक की भविष्यवाणी मानवीय धारणा के क्रम और परिमाण के साथ अच्छी तरह मेल खाती है।

5. Analysis Framework & Case Study

VTONQA सिद्धांतों का उपयोग करके एक नए VTON मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए ढांचा:

डेटा तैयारी: विविध व्यक्ति और वस्त्र छवियों का एक सेट चुनें नहीं निष्पक्षता सुनिश्चित करने के लिए मूल VTONQA परीक्षण सेट में।
छवि संश्लेषण: ट्राई-ऑन छवियाँ उत्पन्न करने के लिए अपने मॉडल को चलाएँ।
बहुआयामी मूल्यांकन (प्रॉक्सी): महंगे मानवीय मूल्यांकन के बजाय, दो प्रॉक्सी का उपयोग करें:
- A) फाइन-ट्यून्ड NR-IQA मॉडल: VTONQA डेटासेट पर फाइन-ट्यून किए गए एक IQA मॉडल (जैसे, ConvNeXt या ViT आधारित) का उपयोग करें ताकि तीनों आयामों में से प्रत्येक के लिए MOS की भविष्यवाणी की जा सके।
- B) लक्षित मेट्रिक सूट: मेट्रिक्स का एक समूह गणना करें: सामान्य वितरण/टेक्सचर के लिए FID/LPIPS, चेहरे की पहचान समानता स्कोर (जैसे, ArcFace कोसाइन) के लिए शरीर संगतता, और एक परिधान विभाजन सटीकता मीट्रिक (जैसे, वार्प्ड परिधान मास्क और रेंडर किए गए क्षेत्र के बीच mIoU) के लिए परिधान फिट.
बेंचमार्क तुलना: अपने मॉडल के प्रॉक्सी स्कोर की 11 मौजूदा मॉडलों के लिए प्रकाशित VTONQA बेंचमार्क के विरुद्ध तुलना करें। अपनी सापेक्षिक शक्तियों और कमजोरियों की पहचान करें।
पुनरावृत्ति: कमजोर आयाम(ओं) का उपयोग मॉडल आर्किटेक्चर या प्रशिक्षण हानि समायोजन को मार्गदर्शन करने के लिए करें।

केस स्टडी उदाहरण: एक टीम एक नया डिफ्यूजन-आधारित VTON मॉडल विकसित करती है। फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए, वे पाते हैं कि इसके VTONQA-proxy स्कोर हैं: कपड़े फिट: 4.1/5, शरीर संगतता: 3.0/5, समग्र: 3.5/5। तुलना से पता चलता है कि यह कपड़े फिट में सभी वार्प-आधारित मॉडलों को हराता है लेकिन शरीर संगतता में शीर्ष डिफ्यूजन मॉडलों से पीछे है। अंतर्दृष्टि: उनका मॉडल चेहरे का विवरण खो देता है। कार्रवाई: वे अगले प्रशिक्षण चक्र में एक पहचान संरक्षण हानि पद (जैसे, पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क का उपयोग करके चेहरे की कटाई पर एक अवधारणात्मक हानि) शामिल करते हैं।

6. Future Applications & Directions

VTONQA डेटासेट भविष्य के कार्य के लिए कई आकर्षक मार्ग खोलता है:

प्रत्यक्षीकरण-हानि संचालित प्रशिक्षण: सबसे सीधा अनुप्रयोग MOS डेटा का उपयोग सीधे VTON मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए करना है। एक हानि फ़ंक्शन को मॉडल के आउटपुट और उच्च MOS स्कोर के बीच की दूरी को कम करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है, संभावित रूप से VTONQA पर प्रशिक्षित एक GAN डिस्क्रिमिनेटर या रिग्रेशन नेटवर्क को "धारणात्मक आलोचक" के रूप में उपयोग करते हुए।
VTON के लिए विशेष NR-IQA मॉडल: हल्के, कुशल NR-IQA मॉडल विकसित करना जो VTONQA-शैली के स्कोर की वास्तविक समय में भविष्यवाणी कर सकें। इन्हें ई-कॉमर्स प्लेटफार्मों पर तैनात किया जा सकता है ताकि उपयोगकर्ता तक पहुंचने से पहले ही निम्न-गुणवत्ता वाले ट्राई-ऑन परिणामों को स्वचालित रूप से फ़िल्टर किया जा सके।
VTON विफलताओं के लिए व्याख्यात्मक AI: एक स्कोर से आगे बढ़कर समझाएं क्यों एक छवि को कम स्कोर प्राप्त हुआ (उदाहरण के लिए, "बाएं आस्तीन पर वस्त्र विरूपण," "चेहरे की पहचान असंगति")। इसमें गुणवत्ता मूल्यांकन को स्थानिक आरोपण मानचित्रों के साथ संयोजित करना शामिल है।
Dynamic & Interactive Assessment: स्थिर छवि मूल्यांकन से वीडियो-आधारित ट्राई-ऑन अनुक्रमों की ओर बढ़ना, जहां कालिक स्थिरता गुणवत्ता का एक महत्वपूर्ण चौथा आयाम बन जाती है।
लार्ज मल्टीमॉडल मॉडल्स (LMMs) के साथ एकीकरण: GPT-4V या Gemini जैसे मॉडलों का उपयोग ट्राई-ऑन छवियों की प्राकृतिक भाषा में समीक्षा प्रदान करने के लिए किया जा सकता है, जो बहुआयामी ढांचे के अनुरूप हो (जैसे, "शर्ट फिट अच्छी है लेकिन कंधे पर पैटर्न विकृत है।")। VTONQA ऐसे LMMs के लिए फाइन-ट्यूनिंग डेटा के रूप में कार्य कर सकता है।

7. References

Wei, X., Wu, S., Xu, Z., Li, Y., Duan, H., Min, X., & Zhai, G. (Year). VTONQA: वर्चुअल ट्राई-ऑन के लिए एक बहुआयामी गुणवत्ता मूल्यांकन डेटासेट. Conference/Journal Name.
Isola, P., Zhu, J. Y., Zhou, T., & Efros, A. A. (2017). Image-to-image translation with conditional adversarial networks. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 1125-1134). [बाह्य - आधारभूत GAN कार्य]
Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (पृ. 2223-2232). [External - CycleGAN, relevant for unpaired translation analogy]
Heusel, M., Ramsauer, H., Unterthiner, T., Nessler, B., & Hochreiter, S. (2017). GANs trained by a two time-scale update rule converge to a local nash equilibrium. Advances in neural information processing systems, 30.
Zhang, R., Isola, P., Efros, A. A., Shechtman, E., & Wang, O. (2018). The unreasonable effectiveness of deep features as a perceptual metric. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 586-595).
Wang, Z., Bovik, A. C., Sheikh, H. R., & Simoncelli, E. P. (2004). Image quality assessment: from error visibility to structural similarity. IEEE transactions on image processing, 13(4), 600-612.
OpenAI. (2023). GPT-4V(ision) System Card. OpenAI. [External - LMM reference]
Google. (2023). Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models. arXiv preprint. [External - LMM reference]

मूल विश्लेषण: वर्चुअल ट्राई-ऑन में प्रत्यक्षणात्मक अनिवार्यता

VTONQA डेटासेट वर्चुअल ट्राई-ऑन शोध के क्षेत्र में एक निर्णायक, और यकीनन देर से आई, परिपक्वता का प्रतिनिधित्व करता है। वर्षों से, समुदाय एक महत्वपूर्ण असंरेखण के तहत काम कर रहा था: छवि गुणवत्ता के गणितीय प्रॉक्सी के लिए अनुकूलन करना, न कि अंतिम-उपयोगकर्ता के प्रत्यक्षणात्मक अनुभव के लिए। यह पेपर सही ढंग से पहचानता है कि FID और SSIM जैसे मेट्रिक्स, हालांकि सामान्य जेनरेटिव मॉडल प्रगति को ट्रैक करने के लिए उपयोगी हैं, कपड़े पहनने की विशिष्ट, शब्दार्थ-समृद्ध कार्य के लिए बहुत ही अपर्याप्त हैं। एक धुंधला चेहरा FID को केवल थोड़ा नुकसान पहुंचा सकता है लेकिन उपयोगकर्ता के विश्वास को पूरी तरह नष्ट कर देता है—एक असंबद्धता जिसे VTONQA सीधे ठीक करता है।

पेपर का त्रिपक्षीय गुणवत्ता विघटन (फिट, संगतता, समग्र) इसका सबसे चतुर वैचारिक योगदान है। यह मानता है कि VTON गुणवत्ता एकीकृत नहीं है। यह अन्य AI-जनित सामग्री डोमेन से सीखे गए सबक को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, AI-जनित कला में, संरचना, शैली अनुपालन और सुसंगतता के लिए अलग-अलग मूल्यांकन की आवश्यकता होती है। सूक्ष्म स्कोर प्रदान करके, VTONQA सिर्फ यह नहीं कहता कि एक मॉडल "खराब" है; यह निदान करता है क्यों—क्या स्वेटर पिक्सेलेटेड है, या क्या यह उपयोगकर्ता की बांह को अप्राकृतिक दिखाता है? यह स्तर का नैदानिक शक्ति पुनरावृत्त इंजीनियरिंग के लिए आवश्यक है।

बेंचमार्किंग परिणाम, जो ऑफ-द-शेल्फ IQA मेट्रिक्स की विफलता दिखाते हैं, एक स्पष्ट चेतावनी होनी चाहिए। यह ऐतिहासिक पाठ को प्रतिध्वनित करता है CycleGAN paper, which showed that previous unpaired translation methods were often evaluating themselves on flawed, task-agnostic metrics. The field only advanced when proper, task-specific evaluation was established. VTONQA aims to be that foundational evaluation standard. The potential to use this data to train dedicated "VTON quality critics"—akin to Discriminators in GANs but guided by human perception—is immense. One can envision these critics being integrated into the training loop of future VTON models as a perceptual loss, a direction strongly hinted at by the fine-tuning experiments on IQA metrics.

Looking forward, the logical extension is into dynamic and interactive evaluation. The next frontier isn't a static image but a video try-on or a 3D asset. How do we assess the quality of fabric drape in motion or the preservation of identity across different angles? VTONQA's multi-dimensional framework provides a template for these future benchmarks. Furthermore, the rise of Large Multimodal Models (LMMs) like GPT-4V and Gemini, as noted in the paper's index terms, presents a fascinating synergy. These models can be fine-tuned on VTONQA's image-score pairs to become automated, explainable quality assessors, providing not just a score but a textual rationale ("the sleeve pattern is stretched"). This moves quality assessment from a black-box number to an interpretable feedback tool, accelerating research and development even further. In conclusion, VTONQA is more than a dataset; it's a correction to the field's trajectory, firmly re-centering research and development on the only metric that ultimately matters: human perception.