ECCV 2026 採択 ＆ コード・学習済みモデル・データセットを公開しました（ZOZO NEXT との共同研究）

株式会社ZOZO NEXT との共同研究の成果が、コンピュータビジョン分野のトップ国際会議ECCV 2026（European Conference on Computer Vision）に採択されました。

論文タイトル
Reference-Free Image Quality Assessment for Virtual Try-On via Human Feedback

著者
Yuki Hirakawa, Takashi Wada, Ryotaro Shimizu, Takuya Furusawa, Yuki Saito, Ryosuke Araki, Tianwei Chen, Fan Mo, Yoshimitsu Aoki

研究担当者
平川（D1）

概要
本研究では、バーチャル試着（Virtual Try-On）画像の品質を、参照画像を必要とせず（reference-free）に評価する新しい画質評価（Image Quality Assessment, IQA）手法 VTON-IQA を提案しています。あわせて、6.27万枚の試着画像と43.18万件の人手アノテーションからなる大規模ベンチマークVTON-QBench を構築しました。このたび、コード・学習済みモデル・VTON-QBench を一般公開し、Hugging Face 上ではインタラクティブデモもお試しいただけます。

• 論文 (arXiv):
  
  arxiv.org/abs/2603.13057
  
• コード・モデル (GitHub):
  
  github.com/litelightlite/VTON-IQA
  
• デモ (Hugging Face):
  
  huggingface.co/spaces/zozonext/VTON-IQA