ZOZO研究院发布VTON-QBench数据集,应用在虚拟试穿、图像质量评估领域

ZOZO研究院本次发布的数据集VTON-QBench,VTON-QBench是由ZOZO研究院与庆应义塾大学联合构建的大规模虚拟试穿图像质量评估数据集，包含14种代表性模型生成的62,688张试穿图像及431,800条经过严格筛选的人类标注数据。数据集通过合成服装-人物对增强技术扩展原始数据多样性，并采用两阶段标注清洗流程确保数据可靠性。其核心价值在于为无参考图像质量评估任务提供人类感知对齐的标注基准，可广泛应用于电子商务虚拟试穿系统的质量优化研究。

查看VTON-QBench

README内容：

关于ZOZO研究院,ZOZO研究院是日本时尚电商平台ZOZO旗下的研究机构，主要从事与时尚、电子商务和技术相关的研究与开发工作。

关于arXiv,全球最大的预印本学术论文数据库，涵盖物理、数学、计算机科学等多个学科领域。