ViViD

视频虚拟试衣技术运用扩散模型实现逼真效果

ViViD是一个基于扩散模型的视频虚拟试衣开源项目。该技术能将静态服装图片自然融入动态视频，实现逼真的虚拟试衣效果。项目提供完整代码、预训练模型和数据集，便于研究和开发。ViViD在计算机视觉和AI领域展现潜力，为时尚电商和虚拟现实等行业提供新的应用可能。

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awesome-digital-human - 数字人技术资源集锦涵盖3D头像生成到虚拟试衣

3D头像生成3D重建Github人体动画开源项目数字人类计算机图形学

该项目整理了数字人领域的前沿研究和资源,包括3D人体重建、头部重建、动画生成等多个方向。内容涉及学术论文和工业应用,涵盖3D头像生成、服装建模、人体重塑等热点。为研究人员和开发者提供了解数字人技术最新进展的全面参考。

DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成

DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉

DEADiff是一种风格化扩散模型，通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术，实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景，同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成，并在CVPR 2024上发表。

yolos-fashionpedia - 时尚领域物品检测的精细化模型

FashionpediaGithubHuggingfaceYOLOS开源项目时尚模型模型微调物体检测

该模型专注于时尚领域的目标检测，识别多种服饰及配饰类别，包括衬衫、外套、帽子、鞋等。采用微调后的YOLOS架构，并使用Fashionpedia数据集训练，为时尚分析提供准确的识别功能。实现细节可在项目源码查看。

DragDiffusion - 基于扩散模型的交互式图像编辑工具

DragDiffusionGithub交互式人工智能图像编辑开源项目扩散模型

DragDiffusion结合扩散模型和交互式编辑，允许用户通过拖拽操作修改图像。支持真实和生成图像编辑，集成LoRA训练、自定义VAE和FreeU技术，提高编辑质量和效率。这个研究项目为图像处理提供了新的方法和工具。

FIFO-Diffusion_public - 文本驱动的无限长度视频生成技术

AI视频生成FIFO-DiffusionGithub开源项目文本生成视频无限长视频

FIFO-Diffusion是一种创新的文本到视频生成技术，无需额外训练即可从文本描述生成无限长度的高质量视频。该项目具有低内存需求（不到10GB VRAM）、支持多GPU并行推理等特点，并可与VideoCrafter2和Open-Sora Plan等先进模型兼容。FIFO-Diffusion为研究人员和开发者提供了探索和创造长时间、连贯视频内容的有力工具。

TryHijab - AI技术实现在线虚拟试戴头巾

AI工具AI照片生成个人形象付费服务头巾隐私政策

TryHijab平台利用AI技术，让用户通过上传自拍照即可生成虚拟戴头巾效果图。这项服务旨在帮助女性探索头巾造型，体验其文化内涵。平台注重用户隐私，所有图片数据会在一小时后自动删除。虽为付费服务，但能快速生成高质量AI图片，为用户提供独特的虚拟试戴体验。TryHijab致力于展现女性的智慧和人格魅力，超越外表的束缚。

custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法

Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型

该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数，即可在短时间内完成训练，并减少存储需求。项目还支持多概念组合，附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。

stable-video-diffusion.com - Stable Video Diffusion，创新的图像转视频技术

AI工具AI视频生成Stable Video Diffusion图像转视频开源模型生成式AI

stable-video-diffusion.com介绍了Stable Video Diffusion技术，这是一种新型的图像到视频转换方法。网站详细说明了SVD和SVD-XT两种模型的特点和应用，包括它们的分辨率、帧数和帧率。作为研究预览版本，该技术主要用于教育和创意领域。网站还讨论了这项技术在广告、教育和娱乐行业的潜在应用，以及当前的技术限制。作为开源项目，网站鼓励开发者参与，推动视频生成技术的进步。

goliath - 全身虚拟化身捕捉与重建开源项目

3D建模Codec Avatar StudioGithubGoliath开源项目深度学习计算机视觉

Goliath是一个开源项目,提供全身虚拟化身捕捉和重建技术。项目包含多种捕捉数据集,涵盖可重光照头部和手部、全身和轻装、移动设备等场景。同时提供训练代码,用于生成可重光照的高斯编解码头像、手部模型和基于网格的身体模型。该技术适用于虚拟现实、增强现实和数字人等领域。项目还提供相关的代码实现,包括损失函数、独立模型、可重用模块和工具等。数据集包含相机视图、分割信息、3D关键点、配准和未配准网格,以及光照信息。开发者可通过示例数据和检查点了解数据格式,并使用提供的训练和可视化脚本进行实验。

LayerDiffuse - 基于潜在透明度的图层扩散技术突破图像处理新境界

AI绘图GithubLayerDiffuse图像处理开源项目潜在透明度透明图层扩散

LayerDiffuse是一个开源图像处理项目，专注于利用潜在透明度实现透明图层扩散。目前支持Stable Diffusion WebUI和Diffusers CLI平台，未来将扩展到Gradio、Colab和Huggingface Space。项目计划发布数据集和训练代码，为图像处理领域提供新的技术方案。通过创新的图层处理工具，LayerDiffuse开启了图像创作的无限可能。

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