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sewformer

从单一图像重建服装缝纫模式的创新方法

Sewformer项目开发了一种从单张图像重建服装缝纫模式的方法。通过深度学习技术,实现2D服装图像到3D缝纫模式的转换。这一技术为服装设计、制造、虚拟试衣和个性化定制带来新的可能。项目开源了代码、预训练模型和数据集,方便研究者进行进一步探索和应用。

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。
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。
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。
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。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
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。
2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成
3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云
该项目开发了一种新型损失函数,能够直接从单张2D图像生成3D模型,无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射,并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外,项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能,为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。
SIFU - 单图高精度3D人体重建技术 适用于实际应用场景
3D人体重建GithubSIFU开源项目深度学习计算机视觉隐式函数
SIFU是一项创新的3D人体重建技术,能够从单一图像生成高质量的3D clothed human模型。该技术采用Side-view Conditioned Implicit Function提升特征提取和几何精度,并通过3D Consistent Texture Refinement改善纹理质量。SIFU在处理复杂姿势和宽松服装方面表现突出,适用于3D打印和场景创建等实际应用。作为CVPR 2024的亮点论文,SIFU为真实世界的人体重建任务提供了有效解决方案。
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。
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。
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