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ladi-vton

先进的虚拟试衣技术融合潜在扩散与文本反转

LaDI-VTON是一种结合潜在扩散模型和文本反转技术的虚拟试衣系统。它通过可跳跃连接的自编码器增强图像生成,并利用文本反转将服装特征映射到CLIP词嵌入空间,有效保留服装细节。在Dress Code和VITON-HD数据集上的测试显示,LaDI-VTON的性能显著超越了现有方法,为虚拟试衣技术带来突破。

IMAGDressing - 虚拟试衣新技术 实现交互式个性化服装生成
GithubIMAGDressing人工智能可定制化图像生成开源项目虚拟试衣
IMAGDressing是一个创新虚拟试衣项目,采用简单架构实现交互式模块化服装生成。该项目支持逼真服装生成和场景编辑,引入了虚拟试衣任务、综合亲和度指标和IGPair数据集。IMAGDressing能灵活整合多种扩展插件,支持快速个性化定制,无需额外训练即可在短时间内完成设置,为虚拟试衣体验提供多样化选择。
multimodal-garment-designer - 利用多模态潜变量扩散模型进行人类为中心的时尚图像编辑
Dress CodeGithubMultimodal Garment DesignerVITON-HD开源项目时尚图像编辑潜在扩散模型
本项目通过多模态条件时尚图像编辑,优化服装设计流程,生成符合文本、人体姿势和服装草图等多种输入模态的时尚图像。采用的新架构基于潜变量扩散模型,并且扩展了Dress Code和VITON-HD数据集,实验结果显示该方法在图像现实性和输入一致性方面效果显著。更多详情请参阅官方文档及GitHub仓库。
DressCode - 基于文本指导的3D服装自动生成框架
3D服装生成AI设计DressCodeGithubSewingGPT开源项目文本引导
DressCode是一个创新的文本驱动3D服装生成框架。该系统结合GPT架构和稳定扩散模型,能够根据自然语言描述自动生成服装缝纫图案和物理渲染纹理。DressCode不仅简化了服装设计流程,还为数字人物创作和虚拟试衣等应用开辟了新的可能性。与现有方法相比,DressCode在生成质量和输入提示一致性方面表现突出,为服装设计和数字内容创作领域提供了新的解决方案。
clothes-virtual-try-on - AI驱动的虚拟试衣技术革新在线服装购物体验
Cloths Virtual Try OnGithubGradio界面在线演示开源项目更新日志虚拟试衣
本开源项目开发了一种虚拟试衣解决方案,旨在改善在线服装购物体验。项目利用图像处理和生成对抗网络(GAN)技术,将服装图像融合到用户照片中,生成逼真的试穿效果。这一技术创新有助于提高顾客购买决策的准确性,同时为服装零售商提供了新的营销工具。项目目前已在GitHub上开源,并提供了Colab演示界面,方便用户体验和开发者进行二次开发。
dressing-in-order - 递归生成人物图像的姿势迁移和虚拟试衣技术
GithubICCV人像生成姿势迁移开源项目服装编辑虚拟试衣
Dressing in Order 项目开发了一种创新的人物图像生成方法,实现姿势迁移、虚拟试衣和服装编辑功能。系统通过递归方式按顺序生成人物图像各部分,提高了图像操控的精细度和灵活性。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示,便于研究者探索和应用这一技术。
MagicClothing - 基于服装的可控图像生成技术
AI绘图GithubMagic Clothing图像合成开源项目深度学习虚拟试衣
Magic Clothing 是一个开源项目,作为OOTDiffusion的分支版本,专注于基于服装的可控图像合成。该项目支持调节服装和文本提示的强度,并集成了IP-Adapter-FaceID和ControlNet-Openpose技术,实现人像和姿势的条件控制。项目提供512和768分辨率的模型权重,以及Python和Gradio接口用于推理和演示。这些特性为服装相关的图像生成领域开辟了新的可能性。
dress-code - 高分辨率虚拟试衣数据集,涵盖53792件服装和107584张图像
Deep LearningDress Code DatasetGithubOpenPose图像分割开源项目虚拟试穿
Dress Code数据集提供高分辨率的虚拟试衣图像,包含来自YOOX NET-A-PORTER目录的53792件服装和107584张图像。数据集分为上身、下身和连衣裙三类,分辨率为1024x768,并附有关键点、骨架图、人类标签图和稠密姿态信息。请注意,使用此数据集需遵守相关条款,且仅对非私人公司开放。更多信息,请访问相关链接。
Outfit-Anyone-in-the-Wild - 革新街拍虚拟试衣技术 兼顾面部特征与服装细节
AI技术GithubOutfitAnyone人体建模开源项目虚拟试衣街拍照片
Outfit-Anyone-in-the-Wild是一种突破性的虚拟试衣技术,专为街拍照片设计。该方法通过人体参数化建模、姿态变形和细节修复网络,在保持用户面部特征的同时,精确还原服装细节。实验表明,这种技术在图像和谐性、服装细节一致性和面部特征保留方面都达到了新的高度,显著优于现有方法。
FabricDiffusion - 基于2D图像的高质量纹理无缝转移至3D服装
3D服装生成AI工具FabricDiffusion生成模型纹理传输高保真
FabricDiffusion可从2D服装图像中提取高质量纹理,并将其无失真地应用于各种形状的3D服装。通过去除输入纹理中的扭曲,该模型生成平面纹理图,并在各种光照条件下实现真实服装效果。经过合成数据训练,这种方法在真实世界应用中展现出优于现有技术的显著性能。
Outfit Anyone AI Clothes Changer - 创新AI虚拟试衣技术revolutionizing时尚体验
AI工具AI虚拟试衣Outfit Anyone AI人工智能时尚数字时尚平台虚拟试穿技术
Outfit Anyone AI Clothes Changer运用先进的双流条件扩散模型,为各种体型提供逼真的虚拟试衣体验。平台支持多种服装风格和体型,包括修身、曲线和娇小,为用户提供个性化的虚拟试衣体验。独特的后处理优化器提升了服装细节和纹理的真实感。除传统时尚外,还支持动画角色服装设计。用户可上传图片或选择模特,轻松体验即时虚拟试衣,探索多样化的时尚选择。
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