실제적인 의류 디자인은 두 가지 모드에 걸쳐 이루어집니다. 하나는 참조 이미지나 텍스트 설명과 같은 상위 수준의 의도(high-level intent)로부터 직관적으로 생성하는 것이며, 다른 하나는 2D 재단 패턴(sewing patterns)과 3D 드레이프 기하 구조(draped geometry) 사이의 복잡한 상호 의존성을 다루기 위해 전문적인 교육이 필요한 복잡한 하위 수준의 편집(low-level editing)입니다. 그러나 기존 프레임워크들은 이러한 과제의 일부만을 해결하며, 일상적인 입력으로부터 의류를 생성하거나 재단 패턴을 직접 편집하는 기능만을 제공합니다. 이 두 영역을 모두 지원하기 위해, 우리는 2D 재단 패턴과 3D 기하 구조를 공동으로 인코딩하는 5D 포인트 클라우드(point-cloud) 표현 방식인 Garment Particles를 제안합니다. 이 표현 방식은 Garment Particles Flow (GPF)를 가능하게 합니다. GPF는 상위 수준의 입력(텍스트, 이미지, 스케치)으로부터 직관적인 생성을 지원하고, 확산 사후 샘플링(diffusion posterior sampling)을 통해 2D 재단 패턴 및 3D 기하 구조에 대한 다양한 편집 작업을 지원하는 정류 흐름(rectified flow) 프레임워크입니다. 마지막으로, 생성된 의류 파티클을 시뮬레이션을 위한 곡선 기반 패턴(curved-based patterns)으로 변환하는 Particles-to-Pattern Flow를 소개합니다. 우리는 여러 데이터셋에서 모델의 생성 능력을 검증하였으며, 경쟁력 있는 베이스라인(baselines) 모델들과 비교하여 최첨단(state-of-the-art) 의류 생성 결과를 달성했습니다. 또한 우리 모델은 의류 보간(garment interpolation), 재단 패턴 편집, 포인트 클라우드 및 실루엣 조건부 의류 생성(point-cloud- and silhouette-conditioned garment generation)을 포함한 많은 의류 편집 시나리오를 가능하게 합니다. 프로젝트 웹사이트는 https://garment-particles.github.io 입니다.