概要

Miragic-AI の Virtual-Try-On は、仮想試着分野の最先端モデルや論文、コード、データセット、ワークショップ情報を集めたキュレーションリポジトリです。特に「トップ論文」の実装を選別して再現し、ビジネス向けにデプロイした実績を謳っている点が特徴です。README からは、Web サイトや Google Play のモバイルアプリも公開している旨が確認でき、研究用途だけでなく実運用・商用利用を念頭に置いた取り組みであることがうかがえます。初心者から実務者まで参照しやすい構成を目指している点が魅力です。（約300字）

リポジトリの統計情報

スター数: 6
フォーク数: 4
ウォッチャー数: 6
コミット数: 24
ファイル数: 3
メインの言語: 未指定

主な特徴

仮想試着分野のトップ論文や実装を体系的に収集・整理
ビジネス用途向けに再現・デプロイした実装を提供（Web／モバイル）
すぐに使えるデモやコードへの導線を提供
研究者・開発者・EC事業者向けのリファレンス集

技術的なポイント

仮想試着は「人物画像」と「服画像（商品画像）」を入力にして、自然でテクスチャを保持した合成画像を生成するタスクです。本リポジトリが扱うトップ論文実装群に共通する技術要素は以下の通りです。まず前処理として人物の姿勢推定（pose estimation）や人体・服のセグメンテーションを行い、パース（body parsing）情報を得ます。次に服の形状を人物に合わせて変形（ワーピング）する工程があり、Thin-Plate Spline（TPS）やフロー推定に基づくワーピング、ClothFlow のような光学フロー応用が典型です。ワーピング後の合成にはエンコーダ・デコーダ構造や条件付きGAN（pix2pix系、StyleGAN派生）を用い、テクスチャ保存のために特徴再投影（feature alignment）やアテンション機構を導入する手法が多く見られます。損失関数はピクセル損失に加え、知覚損失（perceptual loss）、GAN 損失、構造保存のための正則化を組み合わせるのが一般的です。データ面では VITON、DeepFashion 等のデータセットが標準で、評価は SSIM、LPIPS、FID 等の指標で行われます。実運用を意識した観点では、推論速度やモデル軽量化（量子化、蒸留）、モバイルデプロイのための最適化、リアルタイム性と品質のトレードオフ、部分的な遮蔽（occlusion）や多様な服種への一般化が課題です。本リポジトリはトップ実装の再現とデプロイ経験を謳っているため、研究的貢献だけでなく運用上の工夫（サーバサイド推論、API 化、フロントエンド連携）についても有用な示唆を期待できます。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

CITATION.cff: file
README.md: file
awesome.png: file

まとめ

仮想試着の最新論文実装と実運用ノウハウを手早く参照できる有用なキュレーションリポジトリです。（約50字）

リポジトリ情報：

名前: Virtual-Try-On
説明: A curated list of awesome research papers, projects, code, dataset, workshops etc. related to virtual try-on.Especially, we implemented and deployed top paper implementation for business.
スター数: 6
言語: null
URL: https://github.com/Miragic-AI/Virtual-Try-On
オーナー: Miragic-AI
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/211682198?v=4

READMEの抜粋：

Virtual Try On Top Paper implementation

Welcome to the Miragic!

A collection of state-of-the-art virtual try-on models based on top research papers, with ready-to-use code and demos. We published website and mobile app on google play store!!

Virtual-Try-On（仮想試着）リポジトリの概要と技術解説