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StableVITON

基于潜在扩散模型的虚拟试穿语义对应学习

StableVITON是一个基于潜在扩散模型的虚拟试穿项目,专注于学习语义对应以实现高质量的虚拟试穿效果。该项目提供推理和训练代码,以及预训练模型权重,支持配对和非配对虚拟试穿,并可通过重绘选项保留未遮罩区域。StableVITON在VITON-HD数据集上训练,引入ATV损失提升模型性能。这一开源项目为虚拟试穿技术研究提供了有力工具。

HR-VITON - 高分辨率虚拟试衣技术的突破性进展
GithubHR-VITON图像生成开源项目深度学习虚拟试衣计算机视觉
HR-VITON项目开发了创新的虚拟试衣条件生成器,解决了现有技术中的错位和遮挡问题。该方法通过统一模块实现服装变形和分割图生成的信息交换,避免了错位和像素挤压伪影。项目还采用判别器拒绝机制,过滤不正确的分割图预测。高分辨率数据集实验显示,HR-VITON在处理错位和遮挡方面性能显著提升,超越了现有基准方法。
VITON-HD - 实现高分辨率虚拟试衣的新方法
GithubVITON-HD图像合成开源项目深度学习虚拟试衣高分辨率
VITON-HD是一个创新的虚拟试衣项目,能够生成1024x768高分辨率的虚拟试衣图像。该项目通过ALIAS归一化和生成器技术解决了高分辨率下的图像错位问题,同时保留了输入图像的细节。与现有方法相比,VITON-HD在合成图像质量方面有明显提升,为虚拟试衣技术的发展提供了新的研究方向。
ladi-vton - 先进的虚拟试衣技术融合潜在扩散与文本反转
GithubLaDI-VTON图像生成开源项目文本倒置潜在扩散虚拟试穿
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。
IDM-VTON - 改进扩散模型的虚拟试衣技术 生成逼真服装搭配
GithubIDM-VTON人工智能图像生成开源项目扩散模型虚拟试衣
IDM-VTON项目改进了扩散模型在虚拟试衣领域的应用。该技术能在复杂背景和姿势下生成逼真的服装搭配效果,克服了传统方法的局限性。项目开源了训练和推理代码,支持VITON-HD和DressCode等数据集,并提供在线演示。这一技术为时尚电商和个人造型应用提供了新的可能性。
ViViD - 视频虚拟试衣技术运用扩散模型实现逼真效果
GithubViViD开源项目扩散模型数据集深度学习视频虚拟试穿
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。
CatVTON - 高效轻量的虚拟试衣扩散模型
CatVTONGithub参数高效训练开源项目扩散模型简化推理虚拟试衣
CatVTON是一个高效的虚拟试衣扩散模型,采用轻量级网络结构和参数高效训练方法。该模型总参数量为899.06M,其中可训练参数仅49.57M,在1024x768分辨率下推理时显存占用不到8G。项目开源了完整代码、预训练权重,并提供在线演示。CatVTON支持ComfyUI和Gradio部署,在VITON-HD和DressCode数据集上展现出优异性能,推动了虚拟试衣技术的发展。
awesome-virtual-try-on - 虚拟试衣研究的综合资源汇总
Github人工智能图像生成开源项目深度学习虚拟试衣计算机视觉
该项目整理了虚拟试衣(VTON)领域的研究资源,包括最新论文、代码、数据集和演示。内容涵盖基于提示、2D/3D图像、混搭、野外场景和多姿态引导等多个研究方向,并提供相关会议workshop信息。为虚拟试衣技术的研究人员和开发者提供全面的参考资料。
OOTDiffusion - 先进的AI驱动虚拟试衣技术
AI模型GithubOOTDiffusion图像生成开源项目深度学习虚拟试衣
OOTDiffusion是一项基于AI的虚拟试衣技术,通过先进的扩散模型实现服装与人物模型的精确融合。该技术支持半身和全身模型,生成高质量的试穿效果图。项目开源了预训练模型和推理代码,并提供在线演示。OOTDiffusion在虚拟试衣和时尚电商领域展现出显著优势,为这些行业提供了创新的技术解决方案。
ComfyUI-IDM-VTON - AI驱动的虚拟试衣技术 ComfyUI与IDM-VTON的结合
ComfyUIGithubIDM-VTON图像处理开源项目深度学习虚拟试衣
ComfyUI-IDM-VTON是一个开源的虚拟试衣项目,将IDM-VTON技术整合到ComfyUI框架中。这个项目结合了高级图像处理和深度学习技术,实现了自动图像蒙版生成和人体姿态估计功能,提高了虚拟试衣的精确度。该工具需要至少16GB显存的GPU支持,主要面向研究AI驱动时尚技术的开发者和研究人员。
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。
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