ICON

利用法线预测实现穿衣人体的隐含表达，从RGB图像生成高细节的3D模型，包括衣服和人体网格

ICON CVPR 2022 3D重建深度学习人体网格 Github 开源项目

ICON项目利用法线预测实现穿衣人体的隐含表达，从RGB图像生成高细节的3D模型，包括衣服和人体网格。项目支持多种基于PyTorch的模型，适合不同训练和评估需求。最新发布的ECON在此基础上进一步改进了功能。

ECON - 单图高精度3D人体重建支持复杂姿态和宽松服装

3D人体重建CVPRECONGithub开源项目深度学习计算机视觉

ECON是一种从单张彩色图像进行人体数字化的先进技术。它结合隐式和显式表示的优点,能从日常图像中重建高保真3D着装人体模型,即使对象穿着宽松服装或处于复杂姿势。该技术支持多人重建和SMPL-X动画,采用创新的d-BiNI方法优化前后2.5D表面,保证细节与法线图一致并与SMPL-X表面对齐。ECON在处理各种实际场景中的人体重建任务时表现出色。

TF-ICON - 利用Text-driven Diffusion模型实现跨域图像无训练组合的框架

GithubICCV 2023TF-ICON开源项目扩散模型无训练跨域图像合成

TF-ICON是一个利用Text-driven Diffusion模型实现跨域图像无训练组合的框架。相比需要实例化优化或微调预训练模型的方法，TF-ICON无需额外训练或优化，就可无缝集成用户提供的对象，还使用了特别提示来帮助模型准确还原真实图像。实验表明，该方法在多个数据集（如CelebA-HQ、COCO和ImageNet）上的表现优于现有技术。

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。

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。

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。

TokenHMR - 基于令牌化姿态表示的人体网格重建新方法

GithubTokenHMR人体网格恢复姿态表示开源项目深度学习计算机视觉

TokenHMR采用阈值自适应损失缩放和令牌预测技术,通过令牌化和TokenHMR两个阶段提高3D人体网格重建精度。该方法在图像对齐和3D姿态估计方面均有良好表现,可用于图像和视频处理,对人体姿态和形状估计研究具有重要意义。

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。

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。

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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